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DPCA-POA-RF-Informer在多情景光伏多步预测中的应用
被引量:
1
1
作者
胡烜彬
纪正森
许晓敏
《智慧电力》
北大核心
2024年第1期8-13,22,共7页
针对光伏发电波动性与不确定性对电力系统稳定产生的影响,对多情景光伏发电功率的多步预测进行研究。首先通过密度峰值算法根据太阳辐射量、温度、湿度等气象数据对天气状况进行精确分类。其次,为了使模型表现出更好的性能,建立了鹈鹕...
针对光伏发电波动性与不确定性对电力系统稳定产生的影响,对多情景光伏发电功率的多步预测进行研究。首先通过密度峰值算法根据太阳辐射量、温度、湿度等气象数据对天气状况进行精确分类。其次,为了使模型表现出更好的性能,建立了鹈鹕算法优化随机森林(POA-RF)的因素筛选特征变量,模型用鹈鹕算法对随机森林的决策树数目和深度两个参数进行寻优,加强了因素筛选的有效性。最后,基于Informer模型对不同天气状况的光伏功率进行多步预测。实例计算结果验证了所提模型预测精准度的有效性与精准性。
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关键词
光伏功率预测
INFORMER
鹈鹕优化
随机森林
多步预测
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职称材料
题名
DPCA-POA-RF-Informer在多情景光伏多步预测中的应用
被引量:
1
1
作者
胡烜彬
纪正森
许晓敏
机构
华北电力大学经济与管理学院
新能源电力与低碳发展北京市重点实验室
出处
《智慧电力》
北大核心
2024年第1期8-13,22,共7页
基金
国家重点研发计划资助项目(2020YFB1707800)
国家社会科学基金资助项目(20BGL186)。
文摘
针对光伏发电波动性与不确定性对电力系统稳定产生的影响,对多情景光伏发电功率的多步预测进行研究。首先通过密度峰值算法根据太阳辐射量、温度、湿度等气象数据对天气状况进行精确分类。其次,为了使模型表现出更好的性能,建立了鹈鹕算法优化随机森林(POA-RF)的因素筛选特征变量,模型用鹈鹕算法对随机森林的决策树数目和深度两个参数进行寻优,加强了因素筛选的有效性。最后,基于Informer模型对不同天气状况的光伏功率进行多步预测。实例计算结果验证了所提模型预测精准度的有效性与精准性。
关键词
光伏功率预测
INFORMER
鹈鹕优化
随机森林
多步预测
Keywords
photovoltaic power prediction
Informer
pelican optimization algorithm
random forest
multi-step forecasting
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
发文年
被引量
操作
1
DPCA-POA-RF-Informer在多情景光伏多步预测中的应用
胡烜彬
纪正森
许晓敏
《智慧电力》
北大核心
2024
1
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