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光伏电站短期功率预测方法的研究的中期报告
尊敬的评委老师：
我报告的中期进展是关于光伏电站短期功率预测方法的研究。
研究背景为，由于天气变化的不确定性和光伏电站本身的复杂性，光伏电站的功率难以准确预测。因此，研究如何通过有效的方法预测光伏电站功率具有重要的意义。
在此背景下，我对现有的光伏电站短期功率预测方法进行了综述，发现现有的预测方法存在一些问题，例如数据收集不充分、模型选择不合理等问题。同时，我也发现了一些新的方法，例如机器学习方法、数学建模方法等，可以用于预测光伏电站的功率。
在研究过程中，我利用Python编程语言和Scikit-learn等机器学习库，对已有的数据进行清洗和处理，构建了数据集，并对数据进行可视化分析。在模型选择方面，我评估了线性回归模型、支持向量机模型、随机森林模型等多种机器学习算法。同时，我还进行了数据规约和优化，提高了模型的精度和实用性。
接下来，我将进行以下研究工作：
1.继续完善数据处理和清洗工作，提高数据质量和可用性。
2.设计和实现更加高效的数据模型，提高模型预测的精度和实用性。
3.将优化过的预测模型应用到实际光伏电站中，对实际效果进行评估和测试。
以上是我关于光伏电站短期功率预测方法的研究进展的报告，谢谢您的耐心听取！