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考虑多重不确定性因素的光伏出力预测研究的中期报告
该研究旨在开发一种能够考虑多重不确定性因素的光伏出力预测模型。多重不确定性因素包括天气变化、光伏设备状态、电网负载变化等。本中期报告将说明研究进展，并介绍研究方法和主要结果。
研究方法：
本研究采用数据驱动的方法，通过收集和处理历史数据，构建模型，并基于模型对未来光伏出力进行预测。研究方法分为以下两个步骤：
1.数据处理和特征提取
本研究收集了历史的天气数据、光伏设备状态数据、电网负载数据以及光伏出力数据。通过对这些数据进行处理和特征提取，得到了各种特征变量，如温度、风速、云量、光伏设备的输出功率等。
2.模型构建和预测
本研究利用回归分析、神经网络和机器学习等方法构建了光伏出力预测模型。对于不同的不确定性因素，我们使用不同的建模方法，并开发了一种集成预测模型，来对各种因素进行综合预测。
主要结果：
在进行实验验证的过程中，本研究得到了如下主要结果：
1.构建了基于历史数据的光伏出力预测模型，并验证了模型的有效性；
2.发现不同的模型对不同的因素具有不同的预测准确度，因此我们开发了一种综合模型，综合了多种模型的预测结果；
3.基于综合模型的预测结果，我们得到了更加准确的光伏出力预测结果。
未来计划：
在研究的后续阶段，我们将继续完善模型，提高预测准确度，并开展实验验证工作。另外，我们将对研究成果进行实际应用，并不断优化和改进模型的性能。