光伏发电量预测模型代码

光伏发电量预测模型可以采用机器学习方法进行建模，常用的模型包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。以下是一个使用Python语言实现的基于随机森林的光伏发电量预测模型代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据集
data = pd.read_csv('solar.csv')

# 数据预处理
X = data.drop(['power'], axis=1).values
y = data['power'].values

# 划分训练集和测试集
train_size = int(0.8 * len(X))
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]

# 建立随机森林模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=10, random_state=0)

# 模型训练
rf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = rf.predict(X_test)

# 评估模型性能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
print("RMSE:", rmse)

该代码中，首先读取了一个名为`solar.csv`的数据集，并进行了数据预处理。然后将数据集分成了训练集和测试集，使用随机森林模型进行训练，得到预测结果。最后根据预测结果和实际结果计算了模型的均方根误差（RMSE）作为性能评估指标。需要注意的是，该代码中使用的模型参数仅供参考，具体的参数选择应根据实际情况进行调整。