Stacking模型融合提升光伏发电功率预测精度

"基于Stacking模型融合的光伏发电功率预测" 光伏发电功率预测是可再生能源领域的重要研究课题，其准确性和可靠性直接影响到电力系统的稳定运行和电力市场的有效调度。文章中提到的方法利用Stacking模型融合技术来提升预测性能，这是一种集成学习策略，通过结合多个基学习器的预测结果，再由一个元学习器进行综合决策，从而获得更优的预测效果。 首先，研究者选择了光伏电站的历史数据，包括温度、湿度和辐照度等关键参数，这些因素对光伏发电功率的影响显著。通过对这些数据进行特征交叉，可以创建新的特征，帮助模型捕捉复杂的非线性关系。同时，采用了基于模型的递归特征消除（RFECV）方法，这是一种特征选择技术，通过训练和验证过程中的模型性能变化来确定最优特征子集，有助于减少冗余和不相关特征，提升模型效率。 接着，文章使用了三种强大的机器学习算法——XGBoost、LightGBM和RandomForest作为Stacking模型的第一层基学习器。XGBoost是一种优化的梯度提升决策树，能高效处理大规模数据并提供优秀的预测性能；LightGBM是另一种高效的梯度提升框架，其优化了数据结构和计算方式，降低了计算复杂度；RandomForest则是一种随机森林算法，通过构建多棵树并取平均值来减少过拟合，提高泛化能力。 在基学习器之上，文章选用LinearRegression作为第二层的元学习器。元学习器的任务是对基学习器的预测结果进行加权整合，以达到整体预测的最佳效果。通过Stacking的方式，不同基学习器的优势得以互补，模型的预测精度得到显著提升。 实验结果显示，提出的Stacking模型融合方法在预测光伏发电功率时，R²达到了0.9874，这意味着模型解释了近99%的方差，而MSE（均方误差）仅为0.1056，显示出极高的预测准确性。与单一的机器学习模型相比，这种融合方法在预测精度上取得了显著的改进，这对于实际的电力系统管理和决策具有重要意义。 这篇文章提出了一个基于Stacking的光伏发电功率预测模型，通过集成多种机器学习算法并利用特征工程优化，实现了对光伏发电功率的高精度预测，为光伏能源的管理和调度提供了科学的决策支持。