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本人7年数学建模竞赛经验，历史获奖率百分之百。团队成员都是拿过全国一等奖的硕博，有需要数模竞赛帮助的可以私信我
本题主要涉及数据预测，数据分析，机器学习，时间序列等知识
1.问题背景与问题描述
2.解题思路分析
本题要求从互联网或者相关竞赛平台渠道收集相关符合要求的光伏发电数据集。通过查询各种竞赛平台的可用数据集，综合考虑题目给的气象条件，地理分布因素，较长时段的历史发电功率数据等要求。本文利用kaggle平台上的印度某发电厂太阳能发电与气象数据集进行研究。数据包括2020年一整年的发电数据，采样点为15分钟。NWP属性包括气温，辐射等指标。
进一步利用上述数据集对光伏电站的发电特性进行数据分析，首先对数据集进行数据预处理根据发电功率的横向相似性判断发电功率坏数据，同时按照数据的平滑性原理进行数据的修正，并根据修正后的数据对问题进行分析。对于各指标的分布统计，可利用对数据进行统计，并得到各指标对于时间的变化趋势，即各指标随着时间的分布情况，而对于全年的发电功率持续曲线，可参考崔换君（2011）对于年发电功率持续曲线的定义，可得年发电功率曲线反映发电功率在一年内（用8760小时表示）的变化情况，不按时间顺序而是按照发电功率从大到小的顺序排列，利用全年各小时的平均发电功率来进行分析。进一步利用实际发电数据进行数据可视化分析，可视化内容包括每日发电量变化以及季节性变化以及实际温度和辐射数值变化，通过数据可视化分析结果来定性给出该光伏电站的发电功率特性。
问题二，本题要求建立基于历史功率的光伏电站日前发电功率预测模型，进行发电功率预测。根据上述数据分析已经可以基本得出光伏电站发电特性以及发电功率的日内波动变化和季节波动变化。基于上述数据分析结果，不考虑其他影响因素，因此需要利用历史事件序列数据来预测。同样是先进行数据的预处理。根据预处理后的数据来进行预测。不考虑各种影响因素，只从数据的角度来分析，可以利用灰色预测，时间序列以及神经网络等来进行分析。
考虑到一致光伏电站发电功率数据的变化没有规则，而传统的灰色预测模型只对指数增长数据具有较好的拟合效果，因此可利用时间序列以及神经网络来建模预测。考虑到光伏电站发电功率包含着较强的周期性变化，因此可运用时间序列中的差分序列模型、模型预测分析，并给出相应的预测误差。时间序列法是基于确定性数学表达式的一种预测方法，具有计算量小，速度快的优点，但其自适应能力差、没有自我学习能力，而电力系统结构日益复杂，光伏电站发电功率变化也逐渐趋于非线性、时变性、不确定性等特点，因此采用神经网络的非数学模型预测法将具有较好的预测结果。考虑光伏电站发电功率内部本身就是动态变化过程，因此可选用动态神经网络预测，在神经网络中加入反馈动力学系统，让学习网络具有动态学习的特征。神经网络是在BP网络基础上加入反馈网络，使其具有映射动态特征的功能，因此更适应于具有时变性的电力系统预测。对两种方法进行比较，并从中选择较好的预测方法来最终实现光伏电站发电功率变化的预测。
3.完整数据+paper+代码
资源在以下链接：
https://mbd.pub/o/bread/YZWTm5xpZA==
