热能动力工程

北大核心,CA,JST,CSCD扩展版,WJCI

国内刊号:23-1176/TK

国际刊号:1001-2060

热能动力工程杂志2024年第5期:基于随机森林和支持向量回归的风力发电预测

发布日期:

作者:彭嘉宁,徐鹤勇

单位:国网宁夏电力有限公司,,国网宁夏电力有限公司,

关键词:风力发电,功率预测,支持向量回归,随机森林模型

基金:国家电网科技项目(2017NR58337)

为实现精确的风能出力预测,保障风力发电系统稳定并网,提出了一种基于随机森林模型和支持向量回归模型的精确风力发电功率预测算法。该算法以回归树和随机森林模型为基础,对风力发电影响因素进行特征重要性评估;然后基于特征筛选理论,构建最优特征集合;最后使用最优特征集合输入支持向量回归模型,实现风力发电功率的预测。实验结果表明,相比于单独使用随机森林模型,算法大幅提高了预测精度,平均绝对误差降低了19.67%;相比于长短时神经网络模型,算法在保持同样高精度的同时,大幅降低了模型复杂度以及所需的训练时间。算法能够实现精确的风力发电功率预测,有着较为重要的理论和实际意义。

来源:2024年第5期

《热能动力工程》期刊编辑部

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