【新能源发电预测】项目介绍 MATLAB实现基于GA-RF 遗传算法（GA）结合随机森林（RF）进行光伏功率预测的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）

内容概要：本文介绍了在MATLAB环境下实现基于遗传算法（GA）与随机森林（RF）相结合的光伏功率预测项目，旨在通过GA优化RF的关键超参数（如树数量、最小叶节点样本数、特征采样数等），提升预测精度与稳定性。项目采用时间感知的滚动交叉验证作为适应度评估方式，结合RMSE、MAPE及峰值误差惩罚构建业务导向的目标函数，有效应对天气突变、数据缺失等实际挑战。系统架构涵盖数据层、模型层、搜索层、评估层和服务层，支持多源数据融合（如SCADA、气象数据、卫星云图等），输出不仅包括点预测，还提供区间预测与特征重要性分析，增强模型可解释性与业务实用性。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础，从事新能源发电预测、电力系统调度、智能运维等相关领域的科研人员与工程技术人员，尤其适合工作1-3年希望深入理解机器学习在能源场景中应用的研发人员。; 使用场景及目标：①解决光伏功率预测中因天气突变导致的预测不稳定问题；②实现自动化超参数优化以降低人工调参成本；③构建可解释、可部署、符合电力业务需求的预测模型，服务于电网调度、电站运维与电力市场交易决策；④支持多站点批量部署与长期运维。; 阅读建议：建议结合文中提供的代码示例与模型架构图进行实践操作，重点关注适应度函数设计、时间序列交叉验证实现与并行计算配置，同时可扩展研究SHAP解释方法与模型在线更新机制。