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支持向量机在短期光伏发电功率预测中的应用的中期报告
一、研究背景
随着全球光伏发电技术的发展和应用，短期光伏发电功率预测成为了光伏发电领域研究的一大热点。短期预测主要是指预测几小时或几天内的光伏发电功率变化情况，而中期预测则是指预测几天至几周内的光伏发电功率变化情况。中期预测是短期预测和长期预测之间的过渡，对于光伏运营和管理具有重要的意义。
支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种经典的监督学习算法，具有良好的泛化性能和适应性，尤其适用于小样本、高维度、非线性的问题。因此，支持向量机在光伏发电功率预测中得到了广泛的应用。
二、研究进展
目前，国内外已经在短期光伏发电功率预测中应用了支持向量机，并取得了较好的预测效果。例如，G.Notton等人使用支持向量机模型进行了一天内光伏发电功率的预测，预测结果的最大误差为6.42%。S.Devi等人使用支持向量机模型对不同太阳辐射条件下的光伏发电功率进行了短期预测，预测结果的平均误差率在10%以下。
在中期光伏发电功率预测方面，尚未见到太多支持向量机的应用研究。韦静等人提出了一种基于支持向量机的混合预测模型，将不同时间尺度的数据进行融合，实现了未来几天内光伏发电功率的预测。预测结果显示，与单模型预测相比，混合模型的预测精度更高，预测误差更小。
三、存在问题
目前，支持向量机在中期光伏发电功率预测中的应用还存在一些问题：
1.样本数据量较小，难以涵盖所有可能出现的情况，导致模型的泛化能力较弱；
2.光伏发电功率受到多个因素的影响，如气象因素、太阳辐射等，如何选择合适的输入变量和参数设置需要更加细致的探讨；
3.支持向量机算法需要较长的训练时间和计算资源，对于实时预测来说具有一定的局限性。
四、研究展望
为进一步提高支持向量机在中期光伏发电功率预测中的应用效果，需要加强以下研究：
1.增加样本数据量，提高模型的泛化能力和准确性；
2.优化输入变量和参数选择，提高模型的稳定性和可靠性；
3.加强算法改进，提高光伏功率预测的计算效率和实时性；
4.探索支持向量机与其他预测模型的组合应用，构建具有更高精度和稳定性的混合预测模型。