基于特征選擇和XGBoost算法考慮極端天文、氣象事件影響的光伏性能預測方法

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收稿日期：2023-01-04

基金項目：工信部工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺測試床建設項目（TC19083W8）；浙江省“尖兵”“領雁”研發(fā)攻關計劃（2022C01161）

通信作者：王 瑤（1995—），女，碩士、工程師，主要從事太陽能利用與建筑節(jié)能、電力系統(tǒng)控制與優(yōu)化調(diào)度方面的研究。

yaowang_hvac@126.com

DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2023-0014 文章編號：0254-0096（2024）05-0547-09

摘 要：以Pearson’s r特征選擇方法進行參數(shù)相關性判斷后，構建分析決策樹指數(shù)模型，提高水平面總輻射的預測精度，通過氣象參數(shù)的主成分提取，實現(xiàn)訓練集降維。（剩余16687字）