基于CatBoost算法的短期光伏功率预测方法
wf(2023)
摘要
光伏电站发电功率的间歇性与波动性对电网安全、稳定、经济运行的影响日益明显,因此需要不断提高光伏发电功率预测准确率,为电网灵活调度与规划提供准确信息.首先,介绍了短期光伏发电功率的预测算法、特征方程、预测流程以及评价指标.接着,通过SHAP方法对训练集所构造特征进行分析筛选,使用CatBoost算法进行训练.最后,通过与使用相同特征的其他机器学习算法模型预测精度的对比,表明所提方法有效提高了预测性能,证实了基于CatBoost算法、融合多维特征的模型在光伏功率预测中的优势.
更多AI 理解论文
溯源树
样例
![](https://originalfileserver.aminer.cn/sys/aminer/pubs/mrt_preview.jpeg)
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要