DPCA-POA-RF-Informer在多情景光伏多步预测中的应用

摘要：

针对光伏发电波动性与不确定性对电力系统稳定产生的影响,对多情景光伏发电功率的多步预测进行研究.首先通过密度峰值算法根据太阳辐射量、温度、湿度等气象数据对天气状况进行精确分类.其次,为了使模型表现出更好的性能,建立了鹈鹕算法优化随机森林(POA-RF)的因素筛选特征变量,模型用鹈鹕算法对随机森林的决策树数目和深度两个参数进行寻优,加强了因素筛选的有效性.最后,基于Informer模型对不同天气状况的光伏功率进行多步预测.实例计算结果验证了所提模型预测精准度的有效性与精准性.

关键词：光伏功率预测、Informer、鹈鹕优化、随机森林、多步预测

所属期刊栏目：52

分类号：TM615(发电、发电厂)

在线出版日期：2024-01-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：8-13,22