面向光伏发电的模式预测树模型

【摘要】：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。 【作者单位】： 郑州大学;信阳师范学院;许继电气股份有限公司;
【关键词】： 预测模型模式树 线性回归 发电功率预测 树剪枝
【基金】：国家“863”资助项目(2012AA011101) 河南科技厅研究项目(12A520035)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言大规模光伏并网发电是利用太阳能的一种有效方式,但光伏发电系统受光照强度、环境温度等因素的影响,其输出功率的变化具有不确定性,不利于电网调度部门安排常规电源和光伏发电的协调配合。因此,需要对光伏系统的输出功率预测进行研究,预先获得其输出功率曲线,从而协调电

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