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新能源快速发展下，准确预测能源供需至关重要。本文深入探讨主流预测方法及其实际表现与局限。传统时间序列分析中，ARIMA 模型是基准工具，对光伏发电有效，如德国能源运营商采用季节性 ARIMA 模型提高了光伏电站日前预测准确率，但传统方法对突发天气响应滞后，如美国得州极寒天气事件中误差高达 40%。机器学习带来预测革命，随机森林算法适合处理风速预测的非线性关系，
新能源快速发展下，准确预测能源供需至关重要。本文深入探讨主流预测方法及其实际表现与局限。传统时间序列分析中，ARIMA 模型是基准工具，对光伏发电有效，如德国能源运营商采用季节性 ARIMA 模型提高了光伏电站日前预测准确率，但传统方法对突发天气响应滞后，如美国得州极寒天气事件中误差高达 40%。机器学习带来预测革命，随机森林算法适合处理风速预测的非线性关系，
