MATLAB
实现基于
XGBoost-ANN
极限梯度提升（
XGBoost
）结合人工神经网络（
ANN）进行光伏功率预测的详细项目实例
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随着全球能源结构的转变，清洁能源与可再生能源的需求日益增长。光伏发电因其绿色无污染、资源丰富等优势，已成为推动能源转型和实现碳中和目标的重要组成部分。光伏发电的输出功率受光照、温度、天气等多种环境因素影响，其功率的不确定性和波动性较大，导致电网调度、规划、运维等层面面临诸多挑战。因此，高精度的光伏功率预测对电网的安全可靠运行乃至能源的高效利用具有重要意义。传统的物理建模方法由于模型复杂、参数难以准确测量，对光伏系统的描述具有一定局限性，难以应对环境与设备交互作用带来的强非线性。同时，随着数据获取手段的进步，越来越多的历史运行数据及气象信息可以被收集，为数据驱动的机器学习方法提供了坚实基础。
近年来，以极限梯度提升（XGBoost）和人工神经网络（ANN）为代表的机器学习算法，以及其集成与融合技术，在光 ...