✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
光伏功率输出受太阳辐照度、环境温度、风速等多因素耦合影响，具有强随机性、波动性与非线性特征，精准预测是提升光伏系统消纳效率与电网稳定性的关键。传统 LightGBM 模型虽具备高效处理高维数据的优势，但超参数依赖经验设置、易陷入局部最优，且对光伏系统的动态环境适应性不足，导致预测精度受限。针对这一问题，本文提出一种灰狼优化算法（GWO）改进的 LightGBM 光伏功率预测模型（GWO-LightGBM）。创新点如下：（1）利用 GWO 模拟灰狼种群的捕食行为，对 LightGBM 的关键超参数（学习率、决策树深度、叶子节点数、正则化系数）进行全局寻优，解决传统超参数优化方法效率低、精度差的缺陷；（2）引入光伏功率时序相关性特征与环境因素耦合特征工程，构建多维度输入向量，提升模型对动态环境的感知能力；（3）设计自适应加权损失函数，强化极端天气下的预测精度，降低异常值对模型的影响。以某大型光伏电站实测数据为验证对象，实验结果表明：GWO-LightGBM 模型的平均绝对误差（MAE）为 2.36kW，均方根误差（RMSE）为 3.12kW，决定系数（R²）达 0.982，较传统 LightGBM、GA-LightGBM、XGBoost 等对比模型，MAE 降低 25.7%~38.4%，在极端天气场景下预测精度提升更为显著，为光伏功率精准预测提供了高效可靠的解决方案。
1 引言
1.1 研究背景与意义
光伏能源作为清洁低碳的可再生能源，在全球能源结构转型中占据重要地位。然而，光伏功率输出受太阳辐照度、环境温度、云层遮挡、风速等多种不确定因素影响，呈现出显著的间歇性与波动性，大规模并网会对电力系统的调度运行、电压稳定造成冲击。据统计，光伏功率预测误差每增加 1%，电网备用容量需求将增加 0.5%~1%，导致发电成本上升。因此，构建高精度的光伏功率预测模型，提前掌握功率输出规律，对优化电网调度、提升光伏消纳效率、降低弃光率具有重要的工程实践意义与经济价值。
光伏功率预测本质是多变量回归问题，输入变量包括气象因素、时间特征、光伏组件状态等，变量间存在复杂的非线性耦合关系。传统预测方法主要分为三类：（1）物理机理法，基于光伏组件等效电路与气象预报数据推导功率输出，但对气象数据精度要求高，且难以量化非理想条件下的损耗；（2）统计学习法（如 ARIMA、支持向量回归），适用于短期预测，但处理高维非线性数据能力有限；（3）机器学习法（如 LightGBM、随机森林），通过数据驱动学习输入输出映射关系，具备较强的拟合能力，但超参数优化与特征工程设计直接影响预测性能。LightGBM 作为梯度提升树的改进算法，采用直方图优化、梯度单边采样等技术，具有训练速度快、内存消耗低、泛化能力强等优势，已广泛应用于光伏功率预测，但传统 LightGBM 的超参数多通过网格搜索、随机搜索或经验设置，易陷入局部最优，且对动态变化的光伏环境适应性不足，难以充分发挥算法潜力。
灰狼优化算法（GWO）是 2014 年提出的群智能优化算法，模拟灰狼种群的层级结构与捕食行为（包围猎物、狩猎、攻击），通过 α、β、δ 狼引导种群搜索，具有全局寻优能力强、收敛速度快、参数设置少等优势，已成功应用于神经网络超参数优化、特征选择、路径规划等领域。与遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）相比，GWO 通过自适应调整搜索步长，能更好地平衡全局探索与局部开发，减少陷入局部最优的风险。
现有 LightGBM 优化研究多聚焦于 GA、PSO 等传统智能算法，存在以下不足：（1）超参数优化多聚焦单一维度（如学习率、树深度），缺乏对正则化系数、叶子节点数等关键参数的协同优化；（2）特征工程设计简单，未充分挖掘光伏功率的时序相关性与环境因素的耦合特性；（3）损失函数采用固定权重，对极端天气下的异常值鲁棒性不足。因此，本文引入 GWO 算法对 LightGBM 进行多维度优化，结合针对性的特征工程与损失函数设计，提升光伏功率预测精度。
2 核心理论与模型基础
2.1 LightGBM 算法原理
LightGBM 是基于梯度提升决策树（GBDT）的改进算法，通过 histogram-based 分裂策略、gradient-based one-side sampling（GOSS）、exclusive feature bundling（EFB）等技术，大幅提升训练速度与预测精度，适用于高维大数据场景。
2.1.1 LightGBM 的数学表达
Image
Image
⛳️ 运行结果
（需要提前安装LightGBM MATLAB接口）
========== 模型预测 ==========
========== 性能评估 ==========
GWO-LightGBM模型性能:
数据集 MAE(MW) MAPE(%) RMSE(MW) R² RPD
训练集 0.3570 19.49 0.7966 0.9969 18.0582
测试集 0.8111 13.05 1.6576 0.9920 12.0147
========== 生成可视化结果 ==========
========== GWO-LightGBM光伏功率预测结果汇总 ==========
模型配置:
灰狼数量: 10
GWO迭代次数: 20
LightGBM迭代次数: 200
提前停止轮数: 20
测试集预测性能:
MAE: 0.8111 MW
MAPE: 13.05 %
RMSE: 1.6576 MW
R²: 0.9920
RPD: 12.0147
模型评估:
R² > 0.9: 模型拟合效果优秀
RPD > 2.5: 模型预测精度极高
程序执行完成！
Image
Image
Image
Image
📣 部分代码
🔗 参考文献
图片
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：
