光伏电站人工智能运维大数据处理分析第二名模型方法
项目背景：太阳能具有波动性和间歇性的特性，太阳能电站的输出功率受光伏板本体性能、气象条件、运行工况等多种因素影响，具有很强的随机性，由此带来的大规模并网困境严重制约着光伏发电的发展。
在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。
使用的模型方法：通过特征工程的方法，建立新的字段集，如设定峰值、日前间隔、特征多项式等，最后通过建立Xgboost,Lstm以及lightgbm的模型来完成预测的任务，最终获得该大数据挖掘竞赛的二等奖。
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