基于ADASYN-XGBoost算法的光伏出力预测研究

TM175; 随着光伏发电大规模并入电网,由此产生的源端可供电量不确定性问题日益突出,精准预测光伏出力,对电网资源优化配置、提升光伏消纳能力起着关键的支撑作用.通过研究影响光伏出力的关键要素,以历史气象特征数据为输入构建光伏出力预测模型,在实践过程中,对存在的主客观问题,从算法层面进行了模型优化.①针对光伏电站历史运行样本量小、气象特征变化多,导致诸多稀疏特征样本的问题,引入了ADASYN自适应采用算法,进行数据集重平衡;②通过XGBoost算法搭建了基于气象特征的光伏出力模型,并与传统的BP神经网络进行比较.通过某光伏电站的实际历史数据预测结果比较,结合ADASYN过采样和XGBoost算法...

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Podrobná bibliografia

Vydané v:	中国农村水利水电 číslo 6; s. 266 - 270
Hlavní autori:	凌煦, 周晓刚, 陈文哲, 符向前, 黄社华
Médium:	Journal Article
Jazyk:	Chinese
Vydavateľské údaje:	国家电网有限公司华中分部,湖北 武汉 430072%武汉大学动力与机械学院,湖北 武汉 430072%武汉大学水利水电学院,湖北 武汉 430072 15.06.2024
Predmet:	ADASYN XGBoost算法 XGBoost algorithm 出力预测 output prediction 光伏 photovoltaics
ISSN:	1007-2284
On-line prístup:	Získať plný text
Tagy:	Pridať tag Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!