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基于集群划分和LightGBM-KDE的区域风电中期概率预测
被引量：
3
1
作者
陈冠初
阿力马斯别克·沙肯别克
+2 位作者
焦春雷
李青
张元赫
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2023年第11期97-104,110,共9页
随着新能源保供电重要性日渐增强,调度人员对中期风电功率预测的需求程度也进一步加深。针对气象资源时空分布时序差异性波动大以及随着预测前瞻时间的延迟,区域风电功率预测不确定性合理评估难的问题,提出了基于集群划分和LightGBM-KD...
随着新能源保供电重要性日渐增强,调度人员对中期风电功率预测的需求程度也进一步加深。针对气象资源时空分布时序差异性波动大以及随着预测前瞻时间的延迟,区域风电功率预测不确定性合理评估难的问题,提出了基于集群划分和LightGBM-KDE的区域风电中期概率预测。首先对空间气象特征参数进行有效识别,并对风电集群出力波动性进行研究,利用减法聚类对风电场集群进行合理划分;然后基于集群划分结果,利用LightGBM算法建立中期风电功率预测模型;最后对功率预测误差采用非参数核密度估计计算概率密度分布,最终建立基于集群划分和LightGBM-KDE的240 h区域风电中期概率预测模型。算例结果表明,所提方法在区域风电中期概率预测中具有更高的精度。
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关键词
集群划分
聚类分析
LightGBM
非参数核密度估计
区域中期概率预测
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职称材料
题名
基于集群划分和LightGBM-KDE的区域风电中期概率预测
被引量：
3
1
作者
陈冠初
阿力马斯别克·沙肯别克
焦春雷
李青
张元赫
机构
国网新疆电力科学研究院
新疆大学
山东大学
出处
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2023年第11期97-104,110,共9页
基金
国家重点研发计划资助项目(2019YFE0118400)。
文摘
随着新能源保供电重要性日渐增强,调度人员对中期风电功率预测的需求程度也进一步加深。针对气象资源时空分布时序差异性波动大以及随着预测前瞻时间的延迟,区域风电功率预测不确定性合理评估难的问题,提出了基于集群划分和LightGBM-KDE的区域风电中期概率预测。首先对空间气象特征参数进行有效识别,并对风电集群出力波动性进行研究,利用减法聚类对风电场集群进行合理划分;然后基于集群划分结果,利用LightGBM算法建立中期风电功率预测模型;最后对功率预测误差采用非参数核密度估计计算概率密度分布,最终建立基于集群划分和LightGBM-KDE的240 h区域风电中期概率预测模型。算例结果表明,所提方法在区域风电中期概率预测中具有更高的精度。
关键词
集群划分
聚类分析
LightGBM
非参数核密度估计
区域中期概率预测
Keywords
cluster division
cluster analysis
LightGBM
non-parametric kernel density estimation
regional mediumterm probability prediction
分类号
TM614 [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
基于集群划分和LightGBM-KDE的区域风电中期概率预测
陈冠初
阿力马斯别克·沙肯别克
焦春雷
李青
张元赫
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2023
3
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