光伏发电量预测：XGBoost+LightGBM+LSTM
项目介绍
本项目提供了一个综合利用XGBoost、LightGBM和LSTM神经网络进行光伏发电量预测的资源文件。资源文件包含了比赛代码、数据集、训练后的神经网络模型等。通过深入分析光伏发电的原理，本项目论证了辐照度、光伏板工作温度等因素对光伏输出功率的影响，并基于实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立了预测模型，以预估光伏电站的瞬时发电量。通过与光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证了模型的实际应用价值。
内容概述
1. 数据探索与数据预处理
- 1.1 赛题回顾：回顾比赛的主要目标和要求。
- 1.2 数据探索性分析与异常值处理：对数据进行初步探索，识别并处理异常值。
- 1.3 相关性分析：分析各参数之间的相关性，为特征工程提供依据。
2. 特征工程
- 2.1 光伏发电领域特征：提取与光伏发电密切相关的特征。
- 2.2 高阶环境特征：构建高阶环境特征，增强模型的预测能力。
3. 模型构建与调试
- 3.1 预测模型整体结构：概述模型的整体架构。
- 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试：详细介绍LightGBM和XGBoost模型的构建和调试过程。
- 3.3 基于LSTM的模型构建与调试：详细介绍LSTM模型的构建和调试过程。
- 3.4 模型融合与总结：将各模型进行融合，并总结模型的表现。
4. 总结与展望
- 对整个项目进行总结，并展望未来的改进方向。
参考文献
- 列出项目中引用的主要文献。
使用说明
- 克隆仓库：使用以下命令克隆本仓库到本地：
git clone https://github.com/your-repo-url.git - 安装依赖：确保安装了所有必要的Python库，可以使用以下命令安装：
pip install -r requirements.txt -
运行代码：按照提供的Jupyter Notebook或Python脚本运行代码，进行数据探索、特征工程、模型构建和调试。
- 模型评估：使用提供的评估脚本对模型进行评估，并与实际发电量数据进行对比分析。
贡献
欢迎任何形式的贡献，包括但不限于代码优化、数据集扩展、模型改进等。请通过提交Issue或Pull Request来参与贡献。
许可证
本项目采用MIT许可证。
希望本项目能为您在光伏发电量预测方面提供有价值的参考和帮助！