基于机器学习的预测光伏功率预测方法的论文摘要怎么写

摘要： 随着可再生能源的快速发展，光伏发电技术在能源领域得到了广泛应用。然而，光伏发电的功率受到多种因素的影响，如天气条件、日照强度、温度等。因此，准确预测光伏功率对于光伏发电系统的运行和管理至关重要。

本文提出了一种基于机器学习的光伏功率预测方法。首先，我们收集了大量的光伏发电数据，包括天气数据、光伏功率数据等。然后，我们使用数据预处理技术对原始数据进行清洗和处理，以提高数据的质量和准确性。接下来，我们采用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等，对处理后的数据进行训练和建模。最后，我们根据训练好的模型对未来的光伏功率进行预测。

通过实验和评估，我们发现所提出的方法在光伏功率预测方面表现出良好的性能。与传统的统计方法相比，我们的方法能够更准确地预测光伏功率。此外，我们还对模型进行了可解释性分析，揭示了影响光伏功率的关键因素。

综上所述，本文提出的基于机器学习的光伏功率预测方法具有重要的实际意义和应用价值。它可以帮助光伏发电系统的运维人员更好地进行运行和管理，提高光伏发电系统的效益和可靠性。