随着全球能源转型的推进，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源技术，逐渐成为可持续发展的重要组成部分。然而，光伏发电 的波动性和不确定性使得其预测与调度面临巨大挑战。为了提高光伏发电的利用效率，基于机器学习的光伏发电预测技术已成为研究的热 点。本文探讨了清洁可再生能源的特点，尤其是光伏发电的优势和挑战，分析了光伏发电预测中存在的精度不足、数据质量问题、模型适 应性差等问题。针对这些问题，本文提出了采用深度学习与混合模型的优化方法，强化数据质量管理，提高模型的适应性和实时性，以提 升预测的准确性和系统的计算效率。本文总结了光伏发电预测技术在智能电网中的应用前景，提出了进一步优化的策略，以推动光伏发电 在全球能源结构转型中的广泛应用。 关键词：光伏发电；机器学习；预测技术；深度学习；数据质量
