基于GBDT和神经网络的光伏发电组合预测.pdf

《基于GBDT和神经网络的光伏发电组合预测》 在当今的可再生能源领域，光伏发电作为一种清洁、可持续的能源形式，其重要性日益凸显。然而，由于天气条件和环境因素的影响，光伏发电站的输出功率存在显著的波动性和间歇性，这对电力系统的稳定性造成了挑战。因此，提高光伏发电功率的预测精度对于电力调度和系统的稳定运行至关重要。 传统的预测方法，如物理法，通过预报气象条件、系统参数、角度、转换效率等进行建模，或者采用神经网络模型、支持向量机模型等进行点预测。近年来，一种新的预测方法——基于梯度提升决策树（GBDT）和神经网络（NN）的组合预测模型，因其高精度而备受关注。 GBDT是一种集成学习算法，它通过构建一系列弱决策树并逐步优化预测结果来达到强预测能力。算法流程主要包括：初始化预测值，然后依次添加回归树，每棵树学习上一棵树预测值与真实值的残差，最终通过多棵树的组合达到最小化残差的目标。公式（1）展示了GBDT的基本过程，其中ht(xi)表示第t棵回归树，ft(xi)为前t-1棵树的预测值之和。通过不断迭代，GBDT能够精确捕捉数据的复杂模式，降低预测误差。 神经网络，如图1所示，由输入层、隐藏层和输出层构成，每个层由多个神经元组成，含有激活函数，如Sigmoid、tanh和ReLU，这些函数引入非线性，增强了网络拟合复杂函数的能力。权重W的调整通过反向传播算法实现，以最小化输出与真实值的残差。神经网络的灵活性在于其隐含层数、神经元数量和激活函数的选择，这使得它能逼近各种非线性关系。 在本研究中，光伏发电的数据集包含了光照、温度、湿度、风向、光伏板转换效率和电气性能等多种特征，共9000条记录，其中4000条用于训练，5000条用于测试。为了构建组合预测模型，首先对原始数据进行预处理，然后训练三个GBDT模型和两个神经网络模型，得到五个不同的预测值向量。接着，利用K-means聚类算法将这些预测值进行分类，并从每个类别中选取一个代表性的向量输入第三个神经网络进行训练，从而形成最终的组合预测模型。 实验结果表明，基于GBDT和神经网络的组合预测模型在预测精度上优于单一的神经网络模型和SVM模型，这对于优化电力系统的调度计划，确保电力系统的稳定运行具有重大意义。这种方法不仅提高了预测的准确性，还通过结合多种模型的优势，增强了模型的鲁棒性，对于实际应用具有很高的价值。 总结起来，GBDT和神经网络的组合模型在光伏发电功率预测上展现了显著的优越性，它结合了GBDT对复杂模式的高效捕获和神经网络的非线性拟合能力，为解决光伏发电的不稳定性问题提供了有效工具。未来的研究可以进一步探索更复杂的集成方法，优化模型性能，以更好地服务于可再生能源领域的预测需求。