基于数据清洗的风功率预测模型及其分析

摘要：

针对风电功率及其相关数据中存在异常值严重影响风电功率预测精度的问题,提出了基于孤立森林和局部离群因子算法的数据异常识别方法.对风电功率中的异常数据进行清洗,有效提高了风电功率的预测精度;使用Shap归因分析不同特征变量对预测精度的影响,为风功率预测精度提供了更好的理论分析保障.试验结果表明,所提出方法有效提高了风电功率的预测精度.

关键词：数据清洗、孤立森林、风功率预测、Shap值、归因分析

所属期刊栏目：45

分类号：TK83(风能、风力机械)

资助基金：国家重点研发计划2017YFB0902000

在线出版日期：2023-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：67-71