结合XGBoost、LightGBM与LSTM模型的光伏发电预测方案

该资源集成了竞赛代码、原始数据与预训练神经网络模型，立足光伏发电机制，深入分析了光照强度、面板温度等因素对电力输出的影响力。利用实时光伏板运行状况与气象数据，构建了发电量预测模型，旨在准确预测光伏电站瞬时发电能力，并借助实际发电数据进行成效验证。内容结构如下：首章涵盖数据初步探索、清洗及异常值处理，并回顾赛题要求与进行相关性探讨；第二章深入特征工程，既包括光伏领域特有属性，也涉及复杂环境变量；第三章详述模型建立流程，不仅展示了LightGBM与XGBoost模型的搭建与调优步骤，也介绍了LSTM模型的应用与调试，并实现了模型集成策略；最后章节总结成果，展望未来方向，并列出参考文献。。内容来源于网络分享，如有侵权请联系我删除。另外如果没有积分的同学需要下载，请私信我。