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基于时间序列神经分层插值模型的光伏功率超短期多步预测
被引量：
4
1
作者
李楠
刘佳佳
+3 位作者
赖心怡
杨志远
王泽亮
文福拴
《智慧电力》
北大核心
2024年第4期69-77,共9页
针对光伏功率预测准确性受数据质量和外部变量影响的问题,提出一种结合外生变量分析、数据质量控制以及时间序列神经分层插值(N-HiTS)模型的光伏功率超短期多步预测方法。首先,提出用于筛选外生变量的综合相关性度量(ICM)指标,并采用K近...
针对光伏功率预测准确性受数据质量和外部变量影响的问题,提出一种结合外生变量分析、数据质量控制以及时间序列神经分层插值(N-HiTS)模型的光伏功率超短期多步预测方法。首先,提出用于筛选外生变量的综合相关性度量(ICM)指标,并采用K近邻(KNN)算法与线性插值策略处理数据缺失问题。然后,引入N-HiTS长时间序列预测模型,通过多尺度信号采样和分层插值提高模型对长时间序列数据的处理能力。最后,通过算例对所提方法与传统光伏功率预测方法进行对比分析,验证了所提方法的预测准确性。
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关键词
光伏功率预测
时间序列神经分层插值模型(N-HiTS)
综合
相关性
度量
(
icm
)
K近邻(KNN)
线性插值
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职称材料
题名
基于时间序列神经分层插值模型的光伏功率超短期多步预测
被引量：
4
1
作者
李楠
刘佳佳
赖心怡
杨志远
王泽亮
文福拴
机构
国网湖北荆门供电公司
浙江大学海南研究院
出处
《智慧电力》
北大核心
2024年第4期69-77,共9页
基金
国家重点研发计划资助项目(2022YFB2403100)。
文摘
针对光伏功率预测准确性受数据质量和外部变量影响的问题,提出一种结合外生变量分析、数据质量控制以及时间序列神经分层插值(N-HiTS)模型的光伏功率超短期多步预测方法。首先,提出用于筛选外生变量的综合相关性度量(ICM)指标,并采用K近邻(KNN)算法与线性插值策略处理数据缺失问题。然后,引入N-HiTS长时间序列预测模型,通过多尺度信号采样和分层插值提高模型对长时间序列数据的处理能力。最后,通过算例对所提方法与传统光伏功率预测方法进行对比分析,验证了所提方法的预测准确性。
关键词
光伏功率预测
时间序列神经分层插值模型(N-HiTS)
综合
相关性
度量
(
icm
)
K近邻(KNN)
线性插值
Keywords
photovoltaic power prediction
Neural Hierarchical Interpolation for Time Series(N-HiTS)
Integrated Correlation Measurement(
icm
)
K-Nearest Neighbors(KNN)
linear interpolation
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
基于时间序列神经分层插值模型的光伏功率超短期多步预测
李楠
刘佳佳
赖心怡
杨志远
王泽亮
文福拴
《智慧电力》
北大核心
2024
4
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