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摘要
随着光伏日益广泛地接入电网，电网对光伏功率的预测精度提出了更高要求。提升光伏发电功率预测水平对于提高光伏发电消纳率、提升电网规划调度水平有着重要意义。然而，现有基于反向传播和传统决策树的预测模型预测精度较低，且数据缺失情况下的鲁棒性较差。因此，提出一种基于RF-XGBoost组合方法的光伏功率预测模型。首先通过RF算法降低特征值维度，此后将筛选后的特征值输入XGBoost预测模型中，通过多决策树加权求和，实现功率预测高精度输出，且提高了预测模型在数据缺失状态下的鲁棒性。最后使用历史数据进行仿真验证，算例分析结果表明，RF-XGBoost预测模型的精度优势能较好地满足光伏功率预测的精度需求。
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