SVR与RF模型在日内太阳能功率预测中的应用研究

资源摘要信息: "本文档是一篇关于日内太阳能发电量预测方法比较的高级项目论文，由Sararut P.和Chayanont P.共同撰写，并已在电气工程项目报告中提交。论文标题为‘matlabsvr代码-Intraday_solar_forecasting’，文章主要研究了日内太阳能预测技术，并提出了一些模型和方法。 在本研究中，作者首先关注了日内太阳辐照度预测的相关变量，选择了晴空模型进行研究。在预测模型方面，本文比较了包括线性回归、MARS（多变量自适应回归样条）、ANN（人工神经网络，作为基线模型）、SVR（支持向量回归）和随机森林（作为建议模型）在内的多种机器学习技术。 上文提到的预测配置示例，说明了本研究中使用的预测方法。文中强调了日内太阳能功率预测对于确保光伏系统电力连续性和经济调度的重要性，并将研究重点放在了以30分钟分辨率进行4小时ahead太阳能功率预测上。为了进行预测，作者提出了两种方法：间接方法（通过辐照度预测）和直接方法（直接预测太阳能）。这两种方法中的建议模型分别被设计用来在一天中的三个不同时间段（早上、中午和晚上）提供预测。 研究中开发的SVR和RF模型性能与基线模型进行了对比，这包括线性回归和MARS模型。文章还详细介绍了这些模型的构建过程、参数调整和评估结果。 此项目代码存储在名为“Intraday_solar_forecasting-master”的压缩包子文件中，表明这是一个开源项目，用户可以在遵循相应许可的前提下使用和改进该项目。" 以下是从给定文件信息中提取的相关知识点： 1. 太阳能预测：研究了日内太阳能发电量预测技术，这对于光伏系统的电力连续性和经济调度至关重要。 2. 机器学习在太阳能预测中的应用：比较了多种机器学习技术在太阳能预测上的性能，包括线性回归、MARS、ANN、SVR和随机森林等。 3. 预测模型的分类： - 基线模型：如线性回归和MARS，用于提供性能比较的基准。 - 建议模型：如SVR和随机森林，它们被设计用来提高预测准确度和效率。 4. 太阳能预测方法： - 直接方法：直接预测太阳能发电量，不依赖于中间变量。 - 间接方法：首先预测太阳辐照度，然后通过光伏转换公式预测太阳能发电量。 5. 时间分辨率和预测时间跨度：研究中使用了30分钟的分辨率进行4小时ahead的太阳能功率预测。 6. 时间段预测：提出了针对一天中不同时段（早上、中午和晚上）的太阳能预测模型。 7. SVR和RF模型：研究中开发的SVR（支持向量回归）和RF（随机森林）模型被用于太阳能预测，并与基线模型进行了性能对比。 8. 项目开源：该项目代码存储在名为“Intraday_solar_forecasting-master”的压缩包子文件中，表明用户可以自由地使用、修改和扩展该项目。 9. 电气工程项目：该研究被纳入电气工程项目报告，说明其在电气工程领域的实际应用价值。 10. 太阳辐照度森林化：虽然文件没有详细解释，但这个术语可能指的是利用森林算法（如随机森林）对太阳辐照度数据进行预测的处理方法。 这些知识点为读者提供了有关日内太阳能预测技术、所涉及的机器学习模型、预测方法以及该项目的结构和许可状态的深入理解。