光伏发电预测

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基本信息

案例ID：239680

技术顾问：嗯呐 - 15年经验 - 华为

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项目名称：光伏发电预测

所属行业：人工智能 - 其他

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案例介绍

本光伏发电预测项目利用温度、降水率、低云量、中云量、高云量、10米风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量及能见度等多维气象因子，构建数据驱动的回归模型，准确预估光伏电站的输出功率。其核心功能包括自动接收和处理历史气象与功率数据，通过特征筛选、时序建模与误差分析，实现未来数小时至数天的功率预测，辅助电网调度、提升新能源消纳率并降低弃光。模型支持多种算法（如XGBoost、LightGBM、LSTM等）的对比与集成，并可输出预测区间，为运维决策提供依据。

我在作品中担任算法工程师角色，全面负责数据探索与预处理，包括缺失值填补、异常值平滑和分布校正；进行深度特征工程，重点挖掘向下短波辐射与各类云量的交互效应，构造时间滞后特征及辐射衰减指标；独立完成模型选型、交叉验证与贝叶斯超参数调优，最终通过模型融合将均方根误差降低约18%，并撰写技术文档与结果可视化报告。