文档名：基于多特征分析提取的随机森林超短期光伏功率预测
摘要：随着新能源的大规模利用,光伏渗透率稳步增长,准确的光伏功率预测能为电网企业带来较多效益.基于此提出了一种多特征分析提取的随机森林预测模型,用于超短期光伏功率预测.首先,对收集到的光伏数据进行预处理,清理缺失值和重复值;再次,对影响因素进行相关性分析,选取相关性强的因子;然后,对筛选后的因子进行输入特征量选择,将处理后的特征向量作为预测模型的输入;最后,建立随机森林预测模型,并与BP、RBF、MLP模型对比.实证结果表明,所提模型具有较好的拟合度和更高的预测精度,对光伏预测工作有一定的指导意义.
作者：张程珂 刘会灯 朱渝宁 贾凡 郭恒青 张金良 Author：ZHANGChengke LIUHuideng ZHUYuning JIAFan GUOHengqing ZHANGJinliang
作者单位：国网重庆市电力公司,重庆400014国网重庆市区供电公司,重庆400015华北电力大学,北京102206
刊名：电力需求侧管理 ISTIC
Journal：PowerDemandSideManagement
年，卷(期)：2023, 25(6)
分类号：TM714TK018
关键词：光伏发电 功率预测 超短期负荷预测 随机森林 特征值分析
Keywords：photovoltaicpowergeneration outputprediction ultra-short-termloadprediction randomforest eigenvalueanalysis
机标分类号：TM715TP391.41F426.61
在线出版日期：2023年11月28日
基金项目：国家自然科学基金基于多特征分析提取的随机森林超短期光伏功率预测[
期刊论文] 电力需求侧管理--2023, 25(6)张程珂 刘会灯 朱渝宁 贾凡 郭恒青 张金良随着新能源的大规模利用,光伏渗透率稳步增长,准确的光伏功率预测能为电网企业带来较多效益.基于此提出了一种多特征分析提取的随机森林预测模型,用于超短期光伏功率预测.首先,对收集到的光伏数据进行预处理,清理缺失值...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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