一种基于森林模型的光伏发电功率预测方法研究
本文选题：回归树 + 森林预测模型 ； 参考：《电力系统保护与控制》2015年02期
【摘要】：为了有效预测光伏发电站发电功率,提高预测精度,给出一种基于森林预测模型FPPG(Forest for Photovoltaic Power Generation)。FPPG是一个由多个回归树组成的集合预测模型。在学习阶段,FPPG首先随机抽样方法构建有差异的训练数据集,进而在不同的训练集上构建有差异的回归树。在预测阶段,首先,FPPG将输入信息沿着每棵树的某条路径分派到相应的叶结点,使用这些叶结点预测发电量,然后,平均这些预测结果得到FPPG对发电厂系统发电量的预测。在实测运行数据集上的实验结果表明,较之于神经网络,FPPG同时表现出更高的预测准确性,从而提高了光伏发电功率预测精度。
[Abstract]:In order to effectively predict the generation power of photovoltaic power plants and improve the prediction accuracy, a forest prediction model based on FPPG(Forest for Photovoltaic Power Generation).FPPG is presented, which is composed of multiple regression trees. In the learning stage, FPPG first constructs the different training data set by random sampling method, and then constructs the different regression tree on the different training set. In the prediction stage, first, the input information is assigned to the corresponding leaf nodes along a certain path of each tree, which is used to predict the power generation. Then, the average of these prediction results is obtained to predict the power generation of the power plant system by FPPG. The experimental results on the measured data set show that the prediction accuracy of FPPG is higher than that of neural network, and the accuracy of photovoltaic power prediction is improved.
【作者单位】： 哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院;信阳师范学院;许继电气股份有限公司;
【基金】：河南科技厅研究项目(14A520016,14B520045,12A520035)
【分类号】：TM615
【参考文献】
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【共引文献】
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本文编号：1878561
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlilw/1878561.html
