MATLAB
实现基于
PSO-GBDT
粒子群优化算法（
PSO）结合梯度提升决策树（
GBDT
）进行光伏功率预测的详细项目实例
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光伏电站的并网与消纳正从“能发就发”的粗放阶段迈向“能发、会发、稳发”的精细化运营阶段。电力系统需要对短期与超短期出力进行高精度预测，以降低备用容量、减少弃光率、提高消纳水平。来自气象侧的不确定性（云量突变、风速扰动、气溶胶负荷变化）、光伏组件侧的非线性效应（温度系数、组件老化、遮挡与污损）、以及电网友好性约束（爬坡限制、无功电压支撑）相互叠加，使得功率序列表现为强非线性、强非平稳与多尺度特征共存的复杂时序。传统线性模型在这种场景中容易出现偏差累积与相位滞后，单一的机器学习模型也可能面临局部最优与泛化脆弱性。基于梯度提升决策树（GBDT）的集成学习在处理非线性关系、异质特征以及缺失鲁棒性方面具备天然优势，能够通过逐步拟合残差的方式提升性能；同时，粒子群优化（PSO）以群体智能思想进行全局寻优，适合在多维连续超参数空间中搜索近似最优配置，弥补 ...