- 专利标题: 基于成本导向梯度上升回归树的风力发电预测方法及产品
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申请号: CN201910131088.3申请日: 2019-02-21
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公开(公告)号: CN109615152B公开(公告)日: 2023-05-26
- 发明人: 袁智勇 , 叶琳浩 , 雷金勇 , 陈旭 , 马溪原 , 樊扬 , 周长城 , 喻磊 , 郭祚刚 , 于海洋
- 申请人: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
- 申请人地址: 广东省广州市萝岗区科学城科翔路11号J1栋3、4、5楼及J3栋3楼;
- 专利权人: 南方电网科学研究院有限责任公司,中国南方电网有限责任公司
- 当前专利权人: 南方电网科学研究院有限责任公司,中国南方电网有限责任公司
- 当前专利权人地址: 广东省广州市萝岗区科学城科翔路11号J1栋3、4、5楼及J3栋3楼;
- 代理机构: 北京集佳知识产权代理有限公司
- 代理商 罗满
- 主分类号: G06Q10/04
- IPC分类号: G06Q10/04 ; G06Q50/06
摘要:
本发明提供一种基于成本导向梯度上升回归树的风力发电预测方法及产品,该方法,包括:获取待预测地的风力历史数据、预测误差损失函数模型;求取所述风力历史数据关于所述预测误差损失函数模型的负梯度值,作为残差估计值;利用所述残差估计值训练梯度上升回归树模型,得到成本导向梯度上升回归树模型;利用所述成本导向梯度上升回归树模型,预测风力发电量。本发明采用了一种梯度上升回归树方法,该方法能够有效地处理成本导向型损失函数,并使用回归树和梯度提升两种手段将预测误差产生的实际成本纳入到模型构建和预测过程中,梯度上升回归树方法来执行最优点预测,使其能够有效地处理成本导向的损失函数,能够降低高、低估预测带来的成本差异。
公开/授权文献
- CN109615152A 基于成本导向梯度上升回归树的风力发电预测方法及产品 公开/授权日:2019-04-12