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基于RFI与PFE的光伏功率预测数据挖掘方法
1
作者
高乐天
顾文波
《太阳能学报》
北大核心
2025年第4期256-262,共7页
为避免光伏组件寿命、清洁度等随时间变化但数据集中不存在的特征对光伏发电功率预测造成的不良影响,提出一种基于随机森林重要性排序与多项式升维的数据挖掘方法来应用于小样本的光伏发电功率预测中。首先根据随机森林重要性对各特征...
为避免光伏组件寿命、清洁度等随时间变化但数据集中不存在的特征对光伏发电功率预测造成的不良影响,提出一种基于随机森林重要性排序与多项式升维的数据挖掘方法来应用于小样本的光伏发电功率预测中。首先根据随机森林重要性对各特征进行重要性排序;然后通过交叉验证分别确定回归模型最适合保留的特征数量和多项式升维次数;最后对比数据挖掘前后交叉验证集和测试集的预测结果。结果表明所提出的数据挖掘方法适用于小样本条件下MLPR回归模型及以MLPR为基础的RNN、GRU、LSTM共3种时序回归模型。
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关键词
数据挖掘
光伏发电
预测
小样本
随机森林重要性排序
多项式升维
交叉验证
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职称材料
题名
基于RFI与PFE的光伏功率预测数据挖掘方法
1
作者
高乐天
顾文波
机构
新疆大学电气工程学院
出处
《太阳能学报》
北大核心
2025年第4期256-262,共7页
基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2022D01C87)
中央引导地方科技发展专项资金(ZYYD2022C16)。
文摘
为避免光伏组件寿命、清洁度等随时间变化但数据集中不存在的特征对光伏发电功率预测造成的不良影响,提出一种基于随机森林重要性排序与多项式升维的数据挖掘方法来应用于小样本的光伏发电功率预测中。首先根据随机森林重要性对各特征进行重要性排序;然后通过交叉验证分别确定回归模型最适合保留的特征数量和多项式升维次数;最后对比数据挖掘前后交叉验证集和测试集的预测结果。结果表明所提出的数据挖掘方法适用于小样本条件下MLPR回归模型及以MLPR为基础的RNN、GRU、LSTM共3种时序回归模型。
关键词
数据挖掘
光伏发电
预测
小样本
随机森林重要性排序
多项式升维
交叉验证
Keywords
data mining
PV power generation
forecasting
small sample
random forest importance sorting
polynomial feature expansion
cross-validation
分类号
TK513.5 [动力工程及工程热物理—热能工程]
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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RFI与PFE的光伏功率预测数据挖掘方法
高乐天
顾文波
《太阳能学报》
北大核心
2025
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