基于细粒度特征的BOA-GBDT光伏出力预测

作者：谢从珍; 王江储; 谢心昊; 刘智健; 白剑锋

来源：电网技术, 2020, 44(02): 689-696.

• 光伏出力预测
• 天气特征
• 特征工程
• GBDT PV output prediction
• weather features
• feature engineering
• GBDT

光伏出力与天气模式密切相关,深度挖掘天气模式特征信息能有效提高光伏出力预测精度。由于信息粒度的粗细程度对光伏出力预测的精度有影响,使用粗粒度的原始特征或聚类特征的传统光伏出力预测方法在预测精度方面存在提升空间。针对以上问题,提出了一种基于细粒度特征的贝叶斯优化梯度提升树(Bayesianoptimizationalgorithm gradient boosting decision tree, BOA-GBDT)光伏出力预测方法,该方法首先对日间每条气象监测数据及光伏出力监测数据构建细粒度特征,包括瞬时天气模式特征及时窗趋势性特征,然后采用贝叶斯优化算法(Bayesianoptimizatio...

• 单位
  华南理工大学