重庆理工大学学报(自然科学) ›› 2024, Vol. 38 ›› Issue (10): 253-260.

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混合特征筛选与分时 Stacking的无地表辐照度光伏出力预测

杨家豪,张 莲,杨玉洁,梁法政   

  1. 重庆理工大学 电气与电子工程学院,重庆 400054
  • 发布日期:2024-11-08
  • 作者简介:杨家豪,男,硕士研究生,主要从事新能源发电研究,Email:18225224542@163.com。

  • Published:2024-11-08

摘要: 针对国内太阳辐射观测站少,地表太阳辐射资料缺乏,导致难以精确地预测光伏发电功率的问题,提出一种无地表辐照度的预测方法。首先在原始数据上进行特征增广,并提出对数据进行逐时划分的思想,以进一步增强重要特征的相关性;其次,提出 DS证据理论对多种特征评分方法进行综合评分,以 n比值法确定阈值实现对特征的筛选;最后,提出交叉验证方法以及对输入层进行 BoxCox正态变换实现对 Stacking模型的改进,并对划分的样本集进行整合预测。实例分析表明,所提方法在所选预测日的准确率(CR)和合格率(QR)分别为 0.948、1.000,相比未对数据进行处理的方法分别提升 16.5%和 20.3%,具有良好的预测精度,满足光伏出力预测的精度需求。

关键词: 太阳辐射;光伏功率预测;特征增广;DS证据理论;BoxCox正态变换;分时预测

中图分类号: 

  • TM615