【摘 要】
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随着“碳中和、碳达峰”政策的提出，对清洁能源并网容量提出了更高的要求。光伏发电作为新能源电力的主要清洁能源，其发电量受到气象等多种因素的影响具有波动性和间歇性的特点，提高光伏发电的并网容量关键在于准确的发电功率预测。本文采用历史的发电功率数据和天气数据作为数据基础，搭建极限梯度提升机（XGBoost）和长短周期记忆（LSTM）的组合算法模型，对某地区光伏发电总量进行短期预测。结果表明组合算法相较于单一算法在精度上有一定的提升。
【机 构】
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上海电力大学 电子与信息工程学院 上海 200090
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随着“碳中和、碳达峰”政策的提出，对清洁能源并网容量提出了更高的要求。光伏发电作为新能源电力的主要清洁能源，其发电量受到气象等多种因素的影响具有波动性和间歇性的特点，提高光伏发电的并网容量关键在于准确的发电功率预测。本文采用历史的发电功率数据和天气数据作为数据基础，搭建极限梯度提升机（XGBoost）和长短周期记忆（LSTM）的组合算法模型，对某地区光伏发电总量进行短期预测。结果表明组合算法相较于单一算法在精度上有一定的提升。
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