一种基于优化随机森林的光伏发电量短期预测方法

本发明公开了一种基于优化随机森林的光伏发电量短期预测方法，包括：获取原始数据集，并进行预处理；对预处理数据集中的影响因子进行筛选，去除不重要的影响因子，生成特征数据集；将特征数据集划分训练集和测试集，使用训练集对基于超参数寻优‑随机森林算法的预测模型进行训练；基于训练好的预测模型对测试集进行回归分析，比较输出结果与真实数据的差异并评价，评价通过后得到最优预测模型；采集包括气象数据的未来数据，并将其输入到最优预测模型中，得到预测光伏发电量。本发明考虑了气象因子和时序性等多种因素的影响，通过影响因子降维，降低了计算复杂度，提高了计算运行速度，避免了人为指定算法参数可能带来的误差，预测准确度高。