基于改进梯度提升算法的短期风电功率概率预测

摘要：

随着风电大规模接入电网,风电功率概率预测的需求愈加迫切.为了实现短期风电功率概率分布预测,提出了一种基于改进梯度提升算法的短期风电功率概率预测方法.首先,分析了梯度提升算法应用于短期风电功率概率预测存在的问题.其次,利用负对数似然损失函数作为梯度提升算法中的损失函数,并利用费希尔信息矩阵修正损失函数在概率分布参数空间的梯度,将其转换为概率分布空间的自然梯度.然后,基于自然梯度提出适用于短期风电功率概率分布预测的改进梯度提升算法.最后,将所提算法与传统的梯度提升算法和其他算法进行对比,结果显示,所提算法训练过程收敛较快并且具有较好的预测性能,验证了其实用性和有效性.

关键词：风电功率预测、费希尔信息、梯度提升算法、自然梯度、机器学习

所属期刊栏目：46

分类号：TN911.7;TM715;TP391.41

资助基金：国家电网公司科技项目5700-202055368A-0-0-00

在线出版日期：2022-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：198-206