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基于机器学习的天气驱动光伏功率预测与智能能量管理框架
AN INTEGRATED MACHINE LEARNING-BASED FRAMEWORK FOR WEATHER-DRIVEN SOLAR PHOTOVOLTAIC POWER FORECASTING AND INTELLIGENT ENERGY MANAGEMENT
模型导读
该研究构建了一套结合随机森林回归光伏功率预测与电池储能、电网调度的能量管理系统，用30天720条小时级数据训练，预测MAE为0.0292 kW、RMSE为0.0421 kW、R²为0.9976，特征重要性显示太阳辐照度是主导因素。系统在分析期内实现光伏发电91.96 kWh、负荷81.17 kWh、上网37.49 kWh、购电27.59 kWh，能量成本₹108.23。
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