一种基于多模型融合的短期光伏出力预测方法

    公开(公告)号:CN114781723A

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202210426935.0

    申请日:2022-04-22

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06 G06N3/04

    摘要: 本发明涉及一种基于多模型融合的短期光伏出力预测方法,其包括以下步骤,S1:获取气象数据和功率运行数据,并对数据进行清洗;S2:对步骤S1的数据分析后,构造高维特征,计算各特征与光伏发电量的皮尔森相关系数;S3:基于模型融合思想,构建模型融合架构,将LightGBM和XGBoost两种树模型与LSTM神经网络模型进行融合,得到分类模型;S4:使用贝叶斯优化模型参数,寻找最优超参数组合,得到最终预测模型。本发明克服了光伏的波动性和间歇性,为光伏电站能源消纳、光伏电站参与调峰、电力调度计划制定和电力市场现货交易提供了指导。