一種基于NCA-融合回歸樹模型的光伏功率預測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110728562.8 申請日 -
公開（公告）號 CN113344293A 公開（公告）日 2021-09-03
申請公布號 CN113344293A 申請公布日 2021-09-03
分類號 G06Q10/04（2012.01）I;G06Q50/06（2012.01）I;G06N20/10（2019.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 王彪;趙奇;陳中;莊衛(wèi)金;王毅;吳海偉;鄧海暉;田江;丁宏恩;王若晨;孟雨庭 申請（專利權(quán)）人 國網(wǎng)江蘇省電力有限公司蘇州供電分公司
代理機構(gòu) 北京同輝知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 劉慧
地址 210024江蘇省南京市玄武區(qū)新街口街道四牌樓2號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開一種基于NCA?融合回歸樹模型的光伏功率預測方法，預測方法如下：從光伏電站獲取光伏輸出功率信息和氣象信息，并對采集到的原始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理；對NCA模型進行參數(shù)優(yōu)化，通過優(yōu)化后的NCA模型計算處理后的氣象數(shù)據(jù)相對于發(fā)電功率的權(quán)重；將計算所得的權(quán)重大于閾值的特征提取出來，形成新的數(shù)據(jù)集，通過bag方式利用新的數(shù)據(jù)集訓練集成樹，并對集成的樹模型進行參數(shù)尋優(yōu)。本發(fā)明預測方法通過對原始數(shù)據(jù)進行預處理，解決不良數(shù)據(jù)對模型影響，消除了不同特征數(shù)量級的差距對目標函數(shù)的影響，從而能夠更有效的挖掘高相關(guān)性特征，通過優(yōu)化后的NCA模型對特征進行分析，計算每個特征的重要度，提取重要度高的特征作為訓練集，降低模型復雜度。