【摘 要】
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为实现准确的风电功率预测,提出了一种基于提升回归树与随机森林的风电功率集成预测方法。在建立预测模型的第1阶段,首先使用提升回归树建立初始的预测模型,然后计算训练残差
【机 构】
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天津大学电气自动化与信息工程学院,康奈尔大学电气与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目(51337007)
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为实现准确的风电功率预测,提出了一种基于提升回归树与随机森林的风电功率集成预测方法。在建立预测模型的第1阶段,首先使用提升回归树建立初始的预测模型,然后计算训练残差;在第2阶段,采用随机森林算法,对训练集上得到的残差进行学习。两阶段的模型相加,得到最终的预测模型。以IEEE能源预测工作组提供的风电功率预测数据进行了测试,所提预测模型得到的结果的均方根误差为0.148 8,相比其他方法,预测精度有明显的改善,结果表明,该预测方法可以有效地提取数据中包含的信息。
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