改进XGBoost算法的光伏功率预测模型.pdf
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1、中国科技期刊数据库 工业 A 169 改进 XGBoost 算法的光伏功率预测模型 张 牧 宋 涛 徐 灵 杨东锋 杨 栋 浙江交投交通建设管理有限公司,浙江 杭州 310000 摘要:摘要:随着光伏发电系统逐步适应电网,对光伏发电的精准预测需求迫切增加。本文本文致力于光伏发电预测领域结合当前研究与组合模型思想,通过提出一种融合历史序列数据和特征变量的光伏发电预测组合模型。该模型旨在提高预测准确性。数据仿真验证,结果显示该组合模型在光伏发电功率预测方面表现出显着效果。此外,将改进的 XGBoost 算法的光伏功率预测模型与单一模型进行比较,实验结果证明改进模型在预测精度方面具有优势。本研究整合
2、了发电预测的最新进展与组合模型的理念,提出了一种结合历史序列数据和特征变量的光伏发电预测组合模型。仿真验证结果验证了其有效性,并与单一模型进行对比,验证了改进的 XGBoost 算法在光伏功率预测方面的重要性。关键词:关键词:XGBoost 算法;光伏发电;功率预测;组合模型 中图分类号:中图分类号:TM714 近年来,光伏产业呈现出强劲的发展势头,持续不断地扩大规模,特别是中国光伏产业更是位居全球领先地位。仅在 2019 年,中国光伏并网装机容量惊人增加了 30.1GW,累计达到 204.3GW,而光伏发电量同比增长了总发电量的 3.1%1,这一惊人的增长速度着实令人惊叹。这些数据不仅体现了
3、中国光伏产业取得的巨大成就,也为全球光伏发展提供了动力根据国际能源署的预测,到 2050 年,光伏发电将受到全球发电量的 20%25%,毫无疑问将成为社会生产和生活的主要能源之一2。然而,光伏发电的蓬勃发展同时还伴随着一系列挑战,如受太阳辐射、天气变化等多种因素影响,光伏发电呈现出间歇性和随机性,这对电力系统的稳定运行提出了一定的考验。为了确保光伏系统能够安全接入微电网并实现电力的经济运行,准确预测光伏发电量缺口极为重要。当前,工人学者都在光伏发电量预测领域展开积极的研究,这些方法主要可以分成几个部分方向:基于数据统计直接估计光伏系统的输出功率3的直接预测法,而间接预测法则结合气象因素,特别是
4、太阳辐射,光电转换效率来推导光伏系统的输出功率。然而,现有文献中较少涉及信息与历史序列数据的深度融合,为了填补这一研究空白,本研究旨在充分挖掘发电历史发电序列数据和特征参数,构建更加准确的发电量预测模型。为了提升预测效果,本文本文引入了极限梯度提升(XGBoost)算法,该算法在分类、回归3、支持向量机5预测等领域表现出优异的建模性能。具体而言,本研究首先利用偏最小二乘(PLS)方法对导出发电功率影响显着的特征参数;其次,基于 XGBoost 算法,分别构建历史序列预测模型和特征参数预测模型;最后,通过线性模型将这单个模型的发电预测结果进行融合,形成进一步的融合全面的融合模型。实验结果充分证明
5、,所提出的方法能够最大程度地发挥各个单一模型的优势,实现更高的精度预测。综上所述,本研究将现有发电量预测领域的研究成果与组合模型思想相融合,通过改进的 XGBoost 算法以及对历史序列数据与特征参数的充分考虑,成功构建了更为精确的发电量实验结果表明,该模型在发电量预测和光伏发电方面具有显着优势,为光伏发电系统的稳定运行和电力系统的可靠性提供了有力支撑。总结以上内容,本研究为发电量预测领域带来了创新成果,通过综合应用 XGBoost 算法和历史序列数据与特征变量的分析,成功构建了更加准确的发电量预测模型,为光伏产业的可持续发展以及系统的稳定运行提供了积极的动力推动作用。1 XGBoost 模型
6、 XGBoost 是一种提升树模型,其核心策略是采用集成学习,将多个弱分类器融合成一个强大的分类器。算法的核心思想是通过不断优化经验损失函数,通过迭代的方式逐步逼近并寻找最优化的弱学习器。在训练过程中,XGBoost 通过线性搜索方法寻找最佳的模型参中国科技期刊数据库 工业 A 170 数,然后将这些弱学习器整合到整体模型中。这种机制使得 XGBoost 能够更准确地捕捉数据的复杂特征,从而显着提升模型的预测性能。综上,XGBoost 通过集成多个弱分类器、迭代优化和参数搜索的方式,达到了更高的模型性能和预测准确度。树的集成模型如式(1)所示:y i=kk=1fk(xi),fkF (1)XGB
7、oost 的目标函数如式(2)、式(3)所示:X=l(yi,y i)+(fk)kk=1ni=1 (2)(fk)=T+12j2Tj=1 (3)式中:ni=1l(yi,y i)表示用于衡量模型预测结果和实际值的训练误差。2 特征变量选择 2.1 变量选择方法 偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)是一种高效的回归模型构建方法,其应用范围不仅限于回归模型的建立,还包括通过最小化残差平方和的方式进行显着特征的筛选。在研究中,我我们运用 PLS 方法来确定光伏发电对发电重要影响的关键因素。在特征筛选的过程中,我我们首先采用交叉验证技术来确定自变量主成分的数量。接着,我我们计算
8、每个自变量在模型投影中的重要性指标,即变量投影重要性(Variable Importance in Projection,VIP)。VIP值揭示了在构建模型时,各个变量对影响变量的相对重要性。综上所述,我我们应用偏最小二乘法(PLS)方法,通过交叉验证确定主成分数量,并利用 VIP 值来评估各个因素对光伏发电的影响程度。计算公式为:VVIP,p=pr2mh=1(y,th)whk2/r2mh=1(y,th)(4)3 改进 XGBoost 算法的光伏功率预测模型 3.1 光伏发电功率预测模型原理 本文本文所提模型的基本思想是将从各个角度建立的模型对象进行合理融合,提高模型层次和性能。本文本文结合光
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