电力工业论文_基于多特征分析和提取的短期光

文章摘要:在对短期光伏发电功率预测时，多维NWP数据中存在大量冗余和不相关特征，不仅影响预测的准确度，也会增加模型的复杂度，为此提出了一种基于多特征分析和提取的短期光伏功率预测模型。通过K-means++聚类选取与预测日具有相似天气类型的历史数据作为训练样本，利用一阶差分具有滤波的特性对不稳定的特征数据进行处理，同时构造新特征；引入因子分析法，考虑特征与输出功率之间的相关性并提取有效特征，由远少于特征数的公共因子作为预测模型的输入数据；最后采用XGBoost对光伏功率进行预测。通过对某光伏电站进行仿真，结果表明，该文提出的预测模型在晴天、晴转多云和阴雨天下的均方根误差分别为5.33%、6.13%和9.5%，在非晴天模式下的预测精度较传统方法可提升3%～10%。论文研究可为复杂天气下的光伏功率预测提供参考。

文章关键词:光伏功率短期预测,K-means++聚类,特征差分,因子分析,XGBoost,

项目基金:国家自然科学基金(51607009),

论文作者:闫钇汛¹ 王丽婕¹ 郭洪武² 王勃³ 车建峰³ 郝颖¹ 

作者单位:1. 北京信息科技大学自动化学院 3. 中国电力科学研究院有限公司 

论文DOI: 10.13336/j.1003-6520.hve.20210701

论文分类号: TM615

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文章来源：《中国辐射卫生》 网址: http://www.zgfswszz.cn/qikandaodu/2021/0823/976.html