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基于XGBoost算法融合多特征短期光伏发电量预测
被引量：
32
1
作者
彭曙蓉
郑国栋
+2 位作者
黄士峻
李彬
胡泽斌
《电测与仪表》
北大核心
2020年第24期76-83,共8页
针对目前光伏发电过程中由于"弃光"现象导致能源利用率低和经济性差等问题,提出一种基于XGBoost算法融合多种特征的短期光伏发电量预测的方法。文中介绍了XGBoost算法的基本原理,引入正则化惩罚函数和误差函数来构建光伏预测...
针对目前光伏发电过程中由于"弃光"现象导致能源利用率低和经济性差等问题,提出一种基于XGBoost算法融合多种特征的短期光伏发电量预测的方法。文中介绍了XGBoost算法的基本原理,引入正则化惩罚函数和误差函数来构建光伏预测模型的目标函数;分析了光伏发电量和各特征之间的皮尔森相关系数,同时对特征的异常数据进行预处理。在训练过程中为了避免对模型超参数的影响,采用K折交叉验证(K Fold Cross Validation)对数据的训练集、验证集和测试集进行划分。训练完模型参数后把测试集数据放到光伏预测模型中,预测得到未来三天的光伏发电量。对比实验选择SVM和LSTM两种预测方法进行,实验结果表明XGBoost算法在预测光伏发电中具有较高的准确性和实用性。
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关键词
XGBoost算法
正则化惩罚函数
特征相关性分析
K折交叉验证
光伏发电出力预测
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职称材料
题名
基于XGBoost算法融合多特征短期光伏发电量预测
被引量：
32
1
作者
彭曙蓉
郑国栋
黄士峻
李彬
胡泽斌
机构
长沙理工大学电气与信息工程学院
出处
《电测与仪表》
北大核心
2020年第24期76-83,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51777015)
湖南省教育厅创新平台开放基金资助项目(17K001)。
文摘
针对目前光伏发电过程中由于"弃光"现象导致能源利用率低和经济性差等问题,提出一种基于XGBoost算法融合多种特征的短期光伏发电量预测的方法。文中介绍了XGBoost算法的基本原理,引入正则化惩罚函数和误差函数来构建光伏预测模型的目标函数;分析了光伏发电量和各特征之间的皮尔森相关系数,同时对特征的异常数据进行预处理。在训练过程中为了避免对模型超参数的影响,采用K折交叉验证(K Fold Cross Validation)对数据的训练集、验证集和测试集进行划分。训练完模型参数后把测试集数据放到光伏预测模型中,预测得到未来三天的光伏发电量。对比实验选择SVM和LSTM两种预测方法进行,实验结果表明XGBoost算法在预测光伏发电中具有较高的准确性和实用性。
关键词
XGBoost算法
正则化惩罚函数
特征相关性分析
K折交叉验证
光伏发电出力预测
Keywords
XGBoost algorithm
regularized penalty function
features correlation analysis
K-fold cross validation
prediction of photovoltaic power generation
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于XGBoost算法融合多特征短期光伏发电量预测
彭曙蓉
郑国栋
黄士峻
李彬
胡泽斌
《电测与仪表》
北大核心
2020
32
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