介绍光伏发电在可再生能源中的重要性，以及准确预测光伏功率对于电力系统稳定运行的关键作用。
明确本研究旨在通过互信息熵的方法提高光伏功率预测的准确性，并提升相似日选取的效率。
强调通过改进光伏功率预测方法可以有效提高能源利用效率，减少电力系统的不确定性风险。
概述本研究将探讨互信息熵在光伏功率预测中应用的具体内容，包括数据处理、模型构建和预测结果分析等。
阐述从数据收集、特征选择、模型建立到结果验证的整体研究流程，以及各步骤之间的逻辑关系。
介绍本研究将采用的数据预处理方法、互信息熵算法以及预测模型的选择和构建方法。
描述论文的章节安排，包括引言、文献综述、研究方法、实验设计、结果分析、讨论和结论等部分。
总结本研究的主要创新之处，如首次引入互信息熵方法进行光伏功率预测，提高了相似日选取的准确性。
回顾国内外关于光伏功率预测的研究进展，指出当前存在的不足和亟待解决的问题。
总结现有相似日选取方法的特点和局限性，分析其在光伏功率预测中的适用性和效果。
探讨互信息熵在数据处理领域的应用现状，特别是其在特征选择和相似日选取中的潜在价值。
分析现有研究中存在的空白区域，提出未来研究的方向和可能的改进措施。
详细解释互信息熵的概念、定义及其在信息论中的应用，阐明其作为特征选择工具的优势。
介绍互信息熵的具体计算方法，包括公式推导和实际应用场景中的具体实现步骤。
对比互信息熵与其他常用的特征选择方法，如相关系数法和主成分分析法，突出其独特优势。
探讨互信息熵如何应用于相似日选取，以提高光伏功率预测的准确性。
介绍用于光伏功率预测的数据来源，包括气象数据、历史功率数据等，并分析其可靠性。
描述数据预处理的具体步骤，包括缺失值处理、异常值检测和数据标准化等，确保数据质量。
阐述数据集的划分方法，包括训练集、验证集和测试集的比例分配及其合理性。
介绍数据质量评估的方法和标准，确保用于后续研究的数据具有较高的可信度。
总结传统相似日选取方法的特点和局限性，分析其在光伏功率预测中的应用效果。
详细介绍如何利用互信息熵方法进行相似日选取，包括特征选择和相似日识别的具体步骤。
提出针对相似日选取过程中的优化策略，以提高选取的准确性和效率。
介绍评估相似日选取效果的方法和指标，如预测误差率等，以确保选取的相似日具有代表性。
介绍本研究选用的预测模型类型，包括机器学习模型和深度学习模型等，并说明选择的原因。
描述模型参数调优的过程，包括交叉验证方法和网格搜索等技术的应用，以获得最优模型参数。
详细说明模型训练和验证的具体步骤，包括数据集的划分、模型训练和性能评估等。
介绍模型测试的方法和步骤，包括预测结果的生成、误差分析和结果可视化等，以评估模型的预测性能。
总结论文的主要研究结论，包括互信息熵方法在光伏功率预测中的有效性及其对相似日选取的贡献。
基于研究结论，提出完善光伏功率预测方法的政策建议，以指导实际应用中的改进和优化。
提出未来研究的潜在方向，包括进一步优化预测模型、拓展数据来源和提高预测精度等。