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面向光伏发电的模式预测树模型
被引量：
2
1
作者
董亚东
郭华平
+2 位作者
吴双惠
王兆庆
范明
《可再生能源》
CAS
北大核心
2014年第3期253-258,共6页
文章将模式预测树引入到光伏发电预测中,提出了一种面向光伏发电的模式预测树模型(PGMT)。与传统的神经网络不同,PGMT将树模型与线性回归模型相结合,预测时输入信息沿着某条路径到达叶结点,该叶结点使用线性回归模型预测相应的发电量。...
文章将模式预测树引入到光伏发电预测中,提出了一种面向光伏发电的模式预测树模型(PGMT)。与传统的神经网络不同,PGMT将树模型与线性回归模型相结合,预测时输入信息沿着某条路径到达叶结点,该叶结点使用线性回归模型预测相应的发电量。该方法有效地避免了标准线性回归模型对数据的线性要求,同时保留了线性模型的可解释性。利用在某光伏电站的数据集上的实验结果表明,PGMT较之于神经网络保留了很好的可解释性,表现出更高的预测准确性。
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关键词
预测模型模式树
线性回归
发电功率
预测
树
剪枝
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职称材料
题名
面向光伏发电的模式预测树模型
被引量：
2
1
作者
董亚东
郭华平
吴双惠
王兆庆
范明
机构
郑州大学
信阳师范学院
许继电气股份有限公司
出处
《可再生能源》
CAS
北大核心
2014年第3期253-258,共6页
基金
国家"863"资助项目(2012AA011101)
河南科技厅研究项目(12A520035)
文摘
文章将模式预测树引入到光伏发电预测中,提出了一种面向光伏发电的模式预测树模型(PGMT)。与传统的神经网络不同,PGMT将树模型与线性回归模型相结合,预测时输入信息沿着某条路径到达叶结点,该叶结点使用线性回归模型预测相应的发电量。该方法有效地避免了标准线性回归模型对数据的线性要求,同时保留了线性模型的可解释性。利用在某光伏电站的数据集上的实验结果表明,PGMT较之于神经网络保留了很好的可解释性,表现出更高的预测准确性。
关键词
预测模型模式树
线性回归
发电功率
预测
树
剪枝
Keywords
model tree
linear regression
generated power forecasting
tree pruning
分类号
TK514 [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
面向光伏发电的模式预测树模型
董亚东
郭华平
吴双惠
王兆庆
范明
《可再生能源》
CAS
北大核心
2014
2
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