审稿意见

一、稿件概述

本文题为《基于VMD和优化RFR的海上风电功率短期预测研究》，由陈秋雨和何永玲撰写。文章旨在通过结合变分模态分解（VMD）和优化参数的随机森林回归（RFR）模型，提高海上风电功率的短期预测精度。文章详细阐述了研究背景、方法、实验结果及分析，并与其他预测模型进行了对比。

二、优点

选题具有实际应用价值：海上风电作为清洁能源的重要组成部分，其功率预测对于电网调度和能源管理具有重要意义。本文提出的VMD-RFR组合模型旨在提高预测精度，具有明确的应用前景。

方法创新：文章创新性地将VMD与RFR结合，利用VMD处理非平稳信号的优势和RFR强大的回归预测能力，形成了一种有效的预测模型。

实验设计合理：文章通过网格搜索和K折交叉验证技术优化RFR模型参数，并利用VMD分解风电功率时间序列，实验设计科学严谨。

结果对比充分：文章将VMD-RFR模型与LSTM、CEEMDAN-LSTM、CEEMD-RFR等模型进行了对比，验证了所提模型的优越性。

数据分析详尽：对实验结果进行了详细的误差分析和指标评估，包括MSE、MAE、MAPE和R²等，数据支持充分。

三、不足之处及修改建议

摘要精炼度不足：摘要部分较长，建议精炼至200字以内，突出研究目的、主要方法、关键结果和创新点。

引言部分缺乏全面性：虽然文章对当前风电功率预测的研究现状进行了概述，但建议进一步拓展文献综述的范围，包括更多关于VMD和RFR在风电预测中应用的研究。

模型理论解释不足：文章在介绍VMD和RFR模型时，对模型的理论基础解释不够详尽，建议增加更多关于模型原理的数学表达和算法细节。

参数设置说明不清：文章在介绍参数调优时，未明确说明所有关键参数的取值范围和调优过程，建议补充相关细节。

实验数据说明不详：虽然文章提到了数据来源和处理过程，但建议增加更多关于实验数据的具体信息，如数据来源的可靠性、数据预处理的具体步骤等。

图表清晰度有待提高：部分图表中的字体较小，图例不够清晰，建议调整图表格式，确保图表内容的可读性。

四、总体评价

本文提出了一种基于VMD和优化RFR的海上风电功率短期预测模型，并通过实验验证了该模型的优越性。文章在选题、方法创新、实验设计和结果分析等方面均表现出较高水平。然而，在摘要精炼度、文献综述、模型理论解释、参数设置说明、实验数据说明及图表清晰度等方面仍有待改进。

五、推荐意见

在作者按照审稿意见进行认真修改和完善后，本文具备在《太阳能学报》上发表的潜力。建议编辑部在审稿通过的前提下予以发表，以促进海上风电功率预测技术的进一步发展。同时，建议作者重点关注上述不足之处，进一步完善文章内容和表达。