下面為你設計一個基于機器學習的光伏發電功率預測模型，以Python和Scikit - learn庫為例。此模型借助歷史氣象數據和光伏發電功率數據來預測未來的光伏發電功率。

模型設計思路

1. 數據收集：收集歷史氣象數據（像溫度、光照強度、濕度等）和對應的光伏發電功率數據。
2. 數據預處理：對數據開展清洗、歸一化等操作。
3. 特征選擇：挑選和光伏發電功率關聯緊密的特征。
4. 模型選擇：選用合適的機器學習模型，例如線性回歸、決策樹回歸、隨機森林回歸等。
5. 模型訓練：用訓練數據對模型進行訓練。
6. 模型評估：利用測試數據對模型進行評估。

代碼實現

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score# 假設我們有一個包含氣象數據和光伏發電功率的數據集
# 這里使用隨機生成的數據作為示例
np.random.seed(42)
n_samples = 1000
# 模擬溫度、光照強度、濕度等特征
X = np.random.rand(n_samples, 3)
# 模擬光伏發電功率
y = 2 * X[:, 0] + 3 * X[:, 1] + 0.5 * X[:, 2] + np.random.randn(n_samples) * 0.1# 劃分訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 數據標準化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)# 選擇隨機森林回歸模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)# 模型訓練
model.fit(X_train, y_train)# 模型預測
y_pred = model.predict(X_test)# 模型評估
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)print(f"均方誤差 (MSE): {mse}")
print(f"決定系數 (R2): {r2}")

代碼解釋

1. 數據生成：運用numpy隨機生成氣象數據和對應的光伏發電功率數據。
2. 數據劃分：利用train_test_split把數據劃分為訓練集和測試集。
3. 數據標準化：借助StandardScaler對特征數據進行標準化處理。
4. 模型選擇：選取隨機森林回歸模型RandomForestRegressor。
5. 模型訓練：使用訓練數據對模型進行訓練。
6. 模型預測：運用訓練好的模型對測試數據進行預測。
7. 模型評估：使用均方誤差（MSE）和決定系數（R2）對模型進行評估。

在實際應用中，你需要使用真實的歷史氣象數據和光伏發電功率數據，并且可能要對模型的超參數進行調優以提升模型性能。