摘要：隨著清潔能源需求的增加，光伏系統(tǒng)在丘陵山地的應用日益普遍。本研究采用隨機森林算法進行數(shù)據(jù)分析和預測，探討了丘陵山地光伏系統(tǒng)中，組件朝向、傾角和間距等因素對太陽輻射強度、漫反射系數(shù)和光電轉換效率的影響。同時，將不同光伏組件安裝工藝在該地區(qū)條件下的太陽能利用效益進行對比，并評估各種方案在節(jié)能減排、發(fā)電收益和經(jīng)濟性等方面的綜合表現(xiàn)。本研究旨在通過隨機森林算法優(yōu)化丘陵山地光伏組件的構建技術和運營管理方法，提高系統(tǒng)可靠性、穩(wěn)定性和擴展性，以適應復雜多變的自然環(huán)境特點。對模型進行優(yōu)化設計和管理，為城市和農(nóng)村電網(wǎng)提供更清潔、安全和可持續(xù)的能源服務。

關鍵詞：丘陵山地；光伏系統(tǒng)；可持續(xù)性評估；隨機森林；清潔能源

中圖分類號：TM615""""""""" 文獻標志碼：A

隨著清潔能源需求的不斷增加，光伏系統(tǒng)在山地地區(qū)的應用逐漸受到關注。盧強[1]研究了山地光伏區(qū)施工難點及應對措施。同時，趙婷婷和江賽雄[2]對光伏支架基礎選型與設計進行優(yōu)化研究。在山地光伏電站中，不同區(qū)域光伏組件的溫度差異對系統(tǒng)效率具有重要影響，于佳禾等[3]進行相關對比研究。肖運啟等[4]提出了固定式組件安裝角度優(yōu)化方法，以提高系統(tǒng)效率。此外，劉興佳等[5]對太陽能光伏柔性支架體系進行研究。王斯偉等[6]提出了腹板預開孔可調(diào)節(jié)山地光伏支架系統(tǒng)的設計方案。

1案例項目概述

廣西某（100萬kW）風光儲一體化項目488MW農(nóng)光儲發(fā)電工程是一個規(guī)模龐大的清潔能源項目，項目旨在整合風能、光能和儲能技術，為當?shù)靥峁┛沙掷m(xù)且穩(wěn)定的電力供應。該項目選址在某市馬山鎮(zhèn)附近的一般山地，規(guī)模達到8. 14km2，光伏組件布置用地為5. 12km2。由于該區(qū)域地理環(huán)境具有特殊性，因此簡單的默認布局和標準安裝工藝已無法滿足其獨特要求。相應擬合結果如圖1所示。

由圖1可知，光伏板面積擴大可使發(fā)電量增加，且兩者間的比值也隨著光伏板總面積的擴大而增加。在丘陵山地中安裝光伏組件的過程中，光線的入射角、方向和強度等因素會顯著影響太陽能資源的利用率。需要精確考慮和評估這些因素，以保證光伏系統(tǒng)能夠最大限度地將太陽能轉化為電能。此外，在實際運行中，如果光伏組件遭到陰影覆蓋或惡劣天氣（例如暴風雨）破壞，就會導致發(fā)電量損失，從而影響整個系統(tǒng)的效率和穩(wěn)定性。

2數(shù)據(jù)分析與預測方法

2.1隨機森林模型

本研究采用隨機森林算法進行數(shù)據(jù)分析和預測，以探討不同因素對光伏系統(tǒng)性能的影響，并優(yōu)化系統(tǒng)設計與管理。隨機森林算法通過利用多棵決策樹進行集成學習，在每棵樹上選擇隨機子集進行訓練并匯總結果，隨機森林能夠有效地處理高維數(shù)據(jù)和大量特征，并具有較好的泛化能力。

決策樹是隨機森林的基礎組成部分，也是構建隨機森林模型的前置工作。對訓練樣本數(shù)據(jù)集[Xi，yi]來說，訓練樣本數(shù)據(jù)特征屬性集為X∈Rn，i=1，...，m，特征屬性樣本所對應的分類標簽或結果為yi，此類指標可以為連續(xù)變量或非連續(xù)變量。

將屬性劃分為連續(xù)和非連續(xù)變量，當劃分這個屬性時，遍歷當前全部剩余特征屬性并計算分類結果，構建最小Gini指數(shù)，確定這個屬性劃分的標準和結果。Gini指數(shù)的計算過程如公式（1）所示。

Gini（1）

式中：t為當前節(jié)點；Ck為當前節(jié)點t中屬于類別k的樣本所占比例。

Gini指數(shù)為1與Ck平方和的差值，能反映劃分節(jié)點后的子節(jié)點集合不確定性，其系數(shù)越高，則不確定性程度越高，相應表現(xiàn)出子樣本節(jié)點分類標準的負面影響。因此，指標選取則相應需要較低的Gini指數(shù)。

假設父節(jié)點對應樣本集合，CART分裂特征A，形成XL和XR，分裂后Gini指數(shù)的定義如公式（2）所示。

式中：X為當前節(jié)點的數(shù)據(jù)集；A為待劃分的屬性；|X|為當前節(jié)點分類的總樣本數(shù)量。

決策樹的訓練過程涉及以當前全部樣本訓練集，將X作為根節(jié)點，選擇特征集中的特定特征，根據(jù)該特征將其劃分為兩類后，對當前特征劃分節(jié)點后的子節(jié)點來說，按順序計算所有可能分裂結果的Gini指數(shù)，并選擇最小指數(shù)進行分裂。重復這個過程，直到樣本完全分類或無法獲取可用于分類的特征值為止。這個過程構成了決策樹的構造。

隨機森林通過隨機選擇特征屬性和對樣本進行抽樣相結合的方式來構建多棵決策樹，從而形成一個“森林”。每棵決策樹都是獨立訓練的，這種隨機性有助于提高模型的泛化能力和降低過擬合風險。隨機森林會基于多個決策樹的結果進行整合，以得出最終預測結果。

將n作為總訓練樣本數(shù)量，則裝袋時抽取的子集大小如公式（3）所示。

（3）

在隨機森林算法中，利用裝袋技術以及每棵樹都是在部分數(shù)據(jù)集上進行訓練，可以有效地減少模型方差，并提高整體預測性能。

2.2指標選取

本研究采用隨機森林算法進行數(shù)據(jù)分析和預測，以探討不同因素對光伏系統(tǒng)性能的影響，并優(yōu)化系統(tǒng)設計與管理。基于此，本文相應選取可用特征，具體數(shù)據(jù)見表1。

其中，光照小時數(shù)是一個關鍵指標，它直接反映了太陽能資源的豐富程度。通過了解光照小時數(shù)，可以更準確地評估系統(tǒng)的發(fā)電潛力，從而優(yōu)化能源利用效率。山地坡度也是一個至關重要的因素，它可以決定光伏組件的安裝角度和朝向，直接影響光照接收效率。支柱間隔和支柱高度則涉及支撐結構的穩(wěn)定性和光伏組件布局密度。

2.3參數(shù)設置

在試驗中，模型設定樣本數(shù)量為1000個，并生成一個區(qū)域范圍的隨機數(shù)組，其中，每個樣本代表一個特定的區(qū)域面積。具體而言，模型對從100m2～2000m2的區(qū)域面積進行測試，構成不同樣本，并為每個區(qū)間設定一個系數(shù)值，以反映該區(qū)間內(nèi)光伏系統(tǒng)的性能特征。模型根據(jù)每個樣本的區(qū)域面積和相應的系數(shù)計算光伏系統(tǒng)年發(fā)電量?；谔鞌?shù)、該區(qū)域面積、對應系數(shù)以及日發(fā)電量6kWh計算數(shù)據(jù)。通過計算，模型得到了不同區(qū)域的光伏系統(tǒng)年發(fā)電量數(shù)據(jù)。

為了進行數(shù)據(jù)分析和預測，模型將生成的數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和測試集。在劃分過程中，模型設置了訓練集占總數(shù)據(jù)集80%的比例，以保證模型能夠充分學習并具有較好的泛化能力。相應參數(shù)設置見表2。

通過隨機森林算法對訓練集進行訓練，并利用測試集驗證模型性能，旨在建立一個可靠且準確預測光伏系統(tǒng)性能的模型。

3結果與討論

3.1誤差水平分析

在本研究中，對模型的擬合效果進行詳細評估，其結果如圖2所示。

由圖2可知，均方誤差約為1，普遍低于1.5。對測試集而言，均方誤差通常低于1，這表明模型在預測方面表現(xiàn)出色。在訓練集上，均方誤差約為1。這說明模型能夠很好地擬合訓練數(shù)據(jù)。而在測試集上，均方誤差通常低于1，說明模型具有較高泛化能力。由此可知，在訓練集和測試集上，模型表現(xiàn)優(yōu)異。

3.2特征重要性分析

考慮各個特征的重要性，其結果如圖3所示。

由圖3可知，特征1在模型中扮演著至關重要的角色，其重要性接近12，說明其對系統(tǒng)性能預測具有顯著影響。特征2緊隨其后，重要性約為3，表明其在模型中也具有一定的貢獻。特征4的重要性約為4，位于特征重要性排名中較高的位置。相比之下，特征3和特征5的重要性相對較低，分別約為1和2。這表明這兩個特征對模型預測的影響不如前面提到的幾個特征顯著。特征6和特征7的重要性則更低，在模型中貢獻較小。對各個特征在模型中的重要性進行分析，可以更好地理解模型是如何利用不同特征來進行預測和決策的。這些信息可以指導進一步優(yōu)化模型、調(diào)整特征選擇，并提高系統(tǒng)設計與管理的效率和準確性。

3.3結果討論

上述分析考慮了光伏系統(tǒng)的各項特征，包括光照小時數(shù)、山地坡度、支柱間隔、支柱高度、支柱選型、逆變器選型和接線方式。這些特征在光伏系統(tǒng)設計與管理中扮演著重要角色，直接影響系統(tǒng)的性能和效率。光照小時數(shù)是一個關鍵指標，直接影響光伏系統(tǒng)的發(fā)電量。山地坡度對組件的安裝角度和朝向至關重要，合適的坡度可以提高系統(tǒng)的發(fā)電效率。支柱間隔決定了支架結構的穩(wěn)定性和承載能力，合理設置間隔可以保證系統(tǒng)穩(wěn)定運行。支柱高度影響組件與地面之間的距離，進而影響陰影遮擋情況以及通風散熱效果。選擇合適的支柱類型可以提高系統(tǒng)耐久性和穩(wěn)定性。逆變器選型至關重要，它將直流電轉換為交流電，選擇功率和性能匹配逆變器可以提高系統(tǒng)整體效率。接線方式也是一個重要的考慮因素，不同的接線方式會影響整個系統(tǒng)的布局設計和電路連接方式，直接影響系統(tǒng)安全性和運行穩(wěn)定性。通過深入分析這些數(shù)據(jù)特征，可以更好地優(yōu)化光伏系統(tǒng)設計與管理策略，提高其在丘陵山地環(huán)境中的可持續(xù)性表現(xiàn)。

4結論

隨機森林算法對優(yōu)化光伏系統(tǒng)設計與管理效果良好，提高了系統(tǒng)效率和穩(wěn)定性。模型擬合結果表明，本文提出的模型在預測光伏系統(tǒng)性能方面具有較高的準確性，均方誤差低于1.5，在測試集上的誤差通常小于1，表現(xiàn)優(yōu)異。特征重要性分析揭示了不同特征對光伏系統(tǒng)性能預測的貢獻程度，為進一步優(yōu)化模型提供了重要指導。通過這些分析結果，可以更好地理解丘陵山地環(huán)境下光伏系統(tǒng)的運行情況，并為未

來類似項目提供寶貴建議。

后續(xù)可以進一步擴大樣本容量和數(shù)據(jù)覆蓋范圍，以驗證模型在不同地區(qū)和條件下的適用性。同時，結合實際運行數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測與反饋，對光伏系統(tǒng)運行狀態(tài)進行動態(tài)調(diào)整與優(yōu)化。

參考文獻

[1]盧強. 淺談山地光伏區(qū)施工難點及應對措施[J]. 人民黃河，2023，45（增刊1）：175-177.

[2]趙婷婷，江賽雄. 光伏支架基礎選型與設計優(yōu)化研究[J]. 建筑結構，2022，52（增刊1）：2353-2357.

[3]于佳禾，許盛之，張一平. 山地光伏電站各區(qū)域光伏組件的溫度差異對比[J]. 南開大學學報（自然科學版），2021，54（5）：59-63.

[4]肖運啟，張美玲，郭治昌，等. 山地光伏電站固定式組件安裝角度優(yōu)化方法[J]. 太陽能學報，2020，41（5）：329-335.

[5]劉興佳，崔國橋，于愷，等. 太陽能光伏柔性支架體系研究[J]. 中國新技術新產(chǎn)品，2020（2）：79-81.

[6]王斯偉，丁大奇，張偉，等. 腹板預開孔可調(diào)節(jié)山地光伏支架系統(tǒng)[J]. 武漢大學學報（工學版），2017，50（增刊1）：352-355.