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文档简介

基于特征工程的集成学习短期光伏功率预测近年来，随着环保意识的不断提高和可再生能源的重要性日益凸显，光伏发电作为一种清洁、可持续发展的能源供应方式，逐渐受到人们的关注。然而，由于光伏发电系统的天气依赖性和季节时变性，其功率输出具有高度的不确定性，这给电网调度和能源供应带来了许多挑战。因此，研究如何准确预测光伏功率输出，对于光伏发电系统的运行和控制具有重要意义。

在光伏功率预测研究中，特征工程是一个重要的环节。特征工程是指根据实际问题的需求，对原始数据进行转换、选择、构建等处理，以提取有用的、有效的特征，从而改善模型的性能和预测能力。对于光伏功率预测问题，特征工程的目标是从气象数据、光伏阵列参数和历史功率数据中提取与光伏功率相关的特征，以辅助建立预测模型。

首先，气象数据是影响光伏功率的重要因素之一。气温、风速、日照时数等气象因素都会对光伏发电系统的功率输出产生影响。因此，在特征工程中，可以从气象数据中提取出与光伏功率相关的特征，如气温和光伏功率的关系、风速和光伏功率的关系等。这些特征的提取可以借助统计学方法，如相关系数、回归分析等，也可以使用机器学习方法，如决策树、支持向量机等。

其次，光伏阵列参数也是影响光伏功率的重要因素之一。阵列的方位角、倾角、面积等参数都会对光伏功率的产生产生影响。因此，在特征工程中，可以将光伏阵列参数作为特征，并与功率数据进行关联分析。通过建立光伏阵列参数与功率的回归模型，可以提取出与光伏功率相关的特征。

此外，历史功率数据也是光伏功率预测的重要参考。通过分析历史功率数据的趋势和周期性，可以提取出与光伏功率相关的特征。例如，可以计算出功率数据的移动平均值、趋势线、周期性波动等特征。这些特征可以辅助建立预测模型，提高预测的准确性。

在光伏功率预测中，集成学习是一种有效的预测方法。集成学习通过将多个不同的预测模型组合起来，以提高预测的准确性和稳定性。在集成学习中，特征工程起到了关键作用。通过合理选择和构建特征，可以使不同的预测模型具有较好的协同效应，从而提高预测的准确性。

总之，基于特征工程的集成学习方法在光伏功率预测中具有重要的意义。通过合理选择和构建特征，可以提高预测模型的性能和预测能力，从而为电网调度和能源供应等方面提供有力支持。随着光伏发电技术的不断发展和数据采集技术的不断进步，特征工程和集成学习方法在光伏功率预测中的应用将会越来越广泛。未来的研究工作可以进一步探索更多的特征提取方法和集成学习算法，以进一步提高光伏功率预测的准确性和稳定性通过特征工程和集成学习方法，可以提高光伏功率预测模型的性能和准确性。特征工程可以通过与功率数据的关联分析提取与光伏功率相关的特征，包括光伏阵列参数和历史功率数据的趋势和周期性特征。集成学习通过组合多个预测模型，使其具有较好的协同效应，进一步提高预测准确性和稳定性。未来的研究可以进一步探索更多的特征提取方法和集成学习算法，以进一步提高光伏功率预测的准确性和稳定性，

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