一种基于改进LASSO和RFR混合模型的光伏组件功率预测方法

本发明提出了一种基于改进LASSO和RFR混合模型的光伏组件功率预测方法，首先，获取数据集并进行预处理，具体包括在光伏电站获取采集的各种历史数据，进行时间编码形成数据集，后经标准化的数据集75％分为训练集，25％分为测试集；然后，用北方苍鹰优化算法Northern Goshawk Optimization，优化超参数λ，改进拉索回归模型，通过改进拉索回归模型初步预测光伏发电量整体趋势，利用随机森林回归模型预测残差，结合两者预测值，得到最终预测结果；接着，用四个评估指标来验证评估模型的有效性；利用模型可解释器SHapley Additive exPlanation，对分析混合预测模型的特征进行了分析。通过以上步骤，本发明将改进拉索回归和随机森林回归模型进行组合预测，有较好的发电功率预测的预测精度和准确性。