论文摘要
现阶段对于光伏发电预测的方法主要有基于模型预测的学习方法或者使用模拟系统进行预测的方法,这些方法对于预测模型的选择以及影响因素的确定方面存在缺陷。为此,提出一种随机子空间集成下的GPR光伏发电预测方法（SE-GPR）。上述方法首先将影响光伏发电的因素进行子空间均衡划分,然后针对每一子空间训练GPR预测模型并使用m×2均衡交叉验证对进行模型选择,最后集成所有子空间训练得到的GPR模型得到最终的预测模型。在仿真数据上的实验结果显示所提出的方法在预测准确度方面相比经典的GPR预测模型以及其他预测模型有较大的优势。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 夏成希,李泽,刘畅,唐鹏
关键词: 光伏发电预测,高斯过程回归,均衡交叉验证,模型选择,集成学习
来源: 计算机仿真 2019年11期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 苏州科技大学电子与信息工程学院,淮安市洪泽区气象局
基金: 国家自然科学基金项目(6187021920,51477109,61203048)
分类号: TM615
页码: 79-84
总页数: 6
文件大小: 1418K
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