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基于数值天气预报因子扩充和改进集成学习的高寒地区短期光伏功率预测
1
作者
刘伟
杨凯宁
《电气技术》
2024年第8期1-10,17,共11页
高寒地区光伏系统因气象条件影响,其光伏功率表现出更显著的波动性。本文以黑龙江某光伏电站为例,提出基于数值天气预报(NWP)因子扩充和改进常规Stacking集成学习的高寒地区短期光伏功率预测方法。针对高寒地区光伏功率波动大的特点,引...
高寒地区光伏系统因气象条件影响,其光伏功率表现出更显著的波动性。本文以黑龙江某光伏电站为例,提出基于数值天气预报(NWP)因子扩充和改进常规Stacking集成学习的高寒地区短期光伏功率预测方法。针对高寒地区光伏功率波动大的特点,引入NWP差分因子作为交叉特征,提升模型对天气变化的敏感性。随后,以极致梯度提升(XGBoost)和长短期记忆(LSTM)网络为基学习器,时间卷积网络(TCN)为元学习器,构建集成学习模型,并利用前向验证优化模型结构。最后,进行对比实验分析,结果表明本文所提方法具有更高的预测准确度和稳定性。
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关键词
光伏功率短期预测
高寒地区
Stacking集成学习
数值
天气预报
(
nwp
)
差分
因子
前向验证
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职称材料
题名
基于数值天气预报因子扩充和改进集成学习的高寒地区短期光伏功率预测
1
作者
刘伟
杨凯宁
机构
东北石油大学电气信息工程学院
出处
《电气技术》
2024年第8期1-10,17,共11页
文摘
高寒地区光伏系统因气象条件影响,其光伏功率表现出更显著的波动性。本文以黑龙江某光伏电站为例,提出基于数值天气预报(NWP)因子扩充和改进常规Stacking集成学习的高寒地区短期光伏功率预测方法。针对高寒地区光伏功率波动大的特点,引入NWP差分因子作为交叉特征,提升模型对天气变化的敏感性。随后,以极致梯度提升(XGBoost)和长短期记忆(LSTM)网络为基学习器,时间卷积网络(TCN)为元学习器,构建集成学习模型,并利用前向验证优化模型结构。最后,进行对比实验分析,结果表明本文所提方法具有更高的预测准确度和稳定性。
关键词
光伏功率短期预测
高寒地区
Stacking集成学习
数值
天气预报
(
nwp
)
差分
因子
前向验证
Keywords
short term prediction of photovoltaic power
high-altitude and cold regions
Stacking ensemble learning
numerical weather prediction(
nwp
)difference factor
forward validation
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
基于数值天气预报因子扩充和改进集成学习的高寒地区短期光伏功率预测
刘伟
杨凯宁
《电气技术》
2024
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