基于KPCA-RF的风电场功率预测方法研究

作者：许杏花; 潘庭龙^*

来源：可再生能源, 2018, 36(09): 1323-1327.

DOI：10.13941/j.cnki.21-1469/tk.2018.09.010

• 核主成分分析
• 特征提取
• 随机森林
• 功率预测

为了提高风电场输出功率的预测精度,文章提出了一种核主成分分析与随机森林相结合的预测方法。利用核主成分分析从多种气象数据中提取出最主要的影响因素,将这些因素作为预测模型的输入,采用随机森林算法进行功率预测。实测运行数据的实验结果表明,文章算法具有较高的预测准确性。

• 单位
  江南大学