[发明专利]一种基于变分模态分解和集成学习的光伏发电量预测方法及装置在审

专利信息
申请号: 202310615845.0 申请日: 2023-05-26
公开(公告)号: CN116629431A 公开(公告)日: 2023-08-22
发明(设计)人: 蹇照民;山宪武;桓露;潘红伟;麦尔旦·艾麦尔 申请(专利权)人: 国网新疆电力有限公司营销服务中心(资金集约中心;计量中心)
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06F18/243;G06N3/0442;G06N3/08;G06N20/20;G06Q50/06
代理公司: 南京天华专利代理有限责任公司 32218 代理人: 许轲
地址: 830010 新疆维吾尔自治*** 国省代码: 新疆;65
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摘要: 发明公开了一种基于变分模态分解和集成学习的光伏发电量预测方法及装置,包括使用Embedded特征选择去除光伏数据集中不相关或冗余的特征,提高模型的预测精度,加快模型的训练速度;再使用变分模态分解把光伏发电量数据分解成几个简单的模态分量,减少噪声对发电量预测结果的影响,以及采用贪心算法改进变分模态分解,选择模态分量组成模态分量子集,减少模态分量预测模型的个数,提高最终发电量预测的准确度;最后通过Stacking集成学习方法构建并组合多个个体学习器来完成光伏发电量预测任务。本发明的光伏发电量预测表现更好,它的预测准确率高,且均方误差小。
搜索关键词: 一种 基于 变分模态 分解 集成 学习 发电量 预测 方法 装置
【主权项】:
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