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摘要。随着能源需求继续上升,可再生能源(例如光伏(PV)系统)越来越流行。PV系统将太阳辐射转换为电力,使其成为减少传统电源依赖并减少碳排放的有吸引力的选择。为了优化PV系统的使用,智能预测算法至关重要。他们可以更好地制定有关成本和能源效率,可靠性,功率优化和经济智能电网操作的决策。机器学习算法已被证明可以有效地估算PV系统的功率,从而通过允许模型了解参数之间的复杂关系并评估光伏电池的输出功率性能来提高准确性。这项工作介绍了一项有关使用机器学习算法Catboost,LightGBM,XGBoost和随机森林的研究,以改善预测。研究结果表明,使用机器学习算法LightGBM可以提高PV功率预测的准确性,这可能对优化能源使用具有重要意义。除了降低不确定性外,机器学习算法还提高了PV Systems的效率,可靠性和经济可行性,从而使它们作为可再生能源更具吸引力。
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