XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测
包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。
在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。
1 数据探索与数据预处理
1.1 赛题回顾
1.2 数据探索性分析与异常值处理
1.3 相关性分析
2 特征工程
2.1 光伏发电领域特征
2.2 高阶环境特征
3 模型构建与调试
3.1 预测模型整体结构
3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试
3.3 基于LSTM的模型构建与调试
3.4 模型融合与总结
4 总结与展望
参考文献
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