内容重构：本文探讨了基于近端梯度算法的LASSO分位数回归方法，用于短期风电功率预测。研究旨在提升模型在复杂环境下的精度与鲁棒性，通过系统构建和分析LASSO分位数回归模型，并引入近端梯度算法进行高效优化求解。实验结果表明，该方法相较于传统方法具有更强的稳定性和准确性。此外，本文还整合了电力系统、机器学习、路径规划等领域的相关科研方向与技术应用案例，突出了该方法在新能源预测与智能优化中的广泛适用性与实践价值。适合具备扎实的数学基础（如凸优化、统计学习）与Matlab编程能力，从事新能源发电预测、电力系统调度、智能优化算法或机器学习等领域的科研人员、工程技术人员及研究生。使用场景包括短期风电功率预测、LASSO回归、分位数回归及近端梯度优化算法的科研与教学。建议读者在掌握LASSO与分位数回归理论基础上，结合Matlab代码逐行分析近端梯度算法的迭代流程与收敛特性，重点关注正则化项与损失函数的权衡机制。同时可借鉴文中丰富的科研案例，拓展至光伏预测、负荷预测等相似应用场景，注重理论推导、代码实现与实验验证的深度融合。