光伏电站利用人工智能进行运维，通过大数据处理和分析，该模型表现出色。

简介：
友情提醒：请根据自身情况，酌情选择是否下载这些资源。项目背景：太阳能资源呈现出波动性和间歇性的显著特点，太阳能电站的发电功率受到光伏板自身性能、当地气象条件以及运行方式等多方面因素的深刻影响，呈现出高度的不确定性。这种随机性给大规模的光伏电站并网带来了严峻挑战，从而对光伏发电产业的发展构成了显著的限制。在对光伏发电的基本原理进行了深入分析后，我们对辐照度、光伏板的工作温度等因素对光伏输出功率的影响进行了论证。同时，通过实时监测到的光伏板运行状态参数和气象参数，构建了一个预测模型，旨在准确预估光伏电站的瞬时发电量。随后，我们对比分析了光伏电站DCS系统提供的实际发电数据与预测结果，以验证该模型的实用价值和可靠性。使用的模型方法：我们运用了特征工程技术，精心设计了一系列新的字段集，包括峰值功率、日前间隔时间以及各种特征多项式。最终，我们成功地构建了Xgboost、Lstm和lightgbm三种模型，并利用它们完成了预测任务，最终在该大数据挖掘竞赛中获得了二等奖并获得了价值连城的丰厚奖金。