文档名：基于GBRT和LGBM的多能负荷组合预测方法
摘要：在能源安全、环境污染和气候变化三大国际问题下,如何提高多能负荷预测精度成为全球的焦点问题.为此,提出了一种新颖的基于梯度提升回归树(GBRT)和轻型梯度提升机(LGBM)的多能负荷组合预测方法.首先,利用Spearman相关系数分析多能负荷及相关因素间的相关性,构建更有效的模型输入数据集;然后,利用网格搜索及交叉验证方法,分别对GBRT模型和LGBM模型进行训练,得到针对不同类型负荷的最优参数组合的模型;最后,将两种模型进行加权组合,得到最终的多能负荷预测结果.算例分析结果表明,所提模型能结合两种模型的优势,深入挖掘不同负荷之间的耦合关系,与其他模型相比有更高的多能负荷预测精度和更好的预测适用性.
作者：刘晓东 常飞 王璇 许若冰 Author：LIUXiaodong CHANGFei WANGXuan XURuobing
作者单位：国网江苏省电力有限公司南京供电分公司,南京210019天津相和电气科技有限公司,天津300000
刊名：电力电容器与无功补偿
Journal：PowerCapacitor&ReactivePowerCompensation
年，卷(期)：2023, 44(3)
分类号：
关键词：梯度提升决策树 轻型梯度提升机 网格搜索 交叉验证 多能负荷预测
机标分类号：TM715TP311.131TP181
在线出版日期：2023年6月27日
基金项目：国网江苏省电力有限公司科技项目基于GBRT和LGBM的多能负荷组合预测方法[
期刊论文] 电力电容器与无功补偿--2023, 44(3)刘晓东 常飞 王璇 许若冰在能源安全、环境污染和气候变化三大国际问题下,如何提高多能负荷预测精度成为全球的焦点问题.为此,提出了一种新颖的基于梯度提升回归树(GBRT)和轻型梯度提升机(LGBM)的多能负荷组合预测方法.首先,利用Spearman相关系数...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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