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公开(公告)号：CN115204444A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210534698.X
申请日：2022-05-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进聚类分析和融合集成算法的光伏功率预测方法，通过改进的k‑means聚类分析方法，计算各类每天与基准日的M I E综合相似度，剔除相似度低的数据，得到更精确的分类结果；通过建立融合随机森林算法和拟合残差算法的拟合残差随机森林预测模型，将前一个随机森林的残差作为下一个随机森林的训练数据，每个新的随机森林的建立都是为了让之前随机森林的残差往梯度方向减少；通过改进拟合残差算法，根据每次迭代后随机森林模型预测误差值的下降幅度，为每个随机森林的输出结果分配相应的权重，最终预测结果为每次迭代后随机森林模型的输出结果的加权累加，大大提高了光伏预测精度。
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