【摘 要】
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本文对单个风力发电序列进行建模,并提出一种基于小波分解、特征提取和XGBoost+逻辑回归(logistic regression,LR)且不依赖气象数据风力发电预测模型。提出利用小波分解提取原始风电序列的平均分量和高频分量;分别对平均分量和高频分量进行建模;为了提高模型对数据特征的敏感性,提出了一种将手动提取的特征和历史数据用作预测模型输入的特征提取新方法;最后,选择XGBoost和逻辑回归的组
【基金项目】
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国家电网科技项目基于异构硬件平台的含直流和高比例新能源电磁暂态及混合仿真并行技术提升研究的资助(项目编号:SGSHDK00DWJS1900400);
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本文对单个风力发电序列进行建模,并提出一种基于小波分解、特征提取和XGBoost+逻辑回归(logistic regression,LR)且不依赖气象数据风力发电预测模型。提出利用小波分解提取原始风电序列的平均分量和高频分量;分别对平均分量和高频分量进行建模;为了提高模型对数据特征的敏感性,提出了一种将手动提取的特征和历史数据用作预测模型输入的特征提取新方法;最后,选择XGBoost和逻辑回归的组合模型(XGBoost+LR)作为提升模型。实验使用Elia风电场集群数据集和中国南方某风电场的数据集作为测试数据,预测结果使用NMAE和NRMSE作为评价指标,与现有方法比取得明显提升。本文方法在风电功率上下爬坡阶段同样具有良好适应性。
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