面向光伏发电的模式预测树模型

• 作者: 吴双惠 王兆庆 范明 董亚东 郭华平
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: 预测模型模式树 线性回归 发电功率预测 树剪枝
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 页码范围: 253-258
• 分类号: TK514
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5292.2014.03.001

摘要

文章将模式预测树引入到光伏发电预测中,提出了一种面向光伏发电的模式预测树模型(PGMT).与传统的神经网络不同,PGMT将树模型与线性回归模型相结合,预测时输入信息沿着某条路径到达叶结点,该叶结点使用线性回归模型预测相应的发电量.该方法有效地避免了标准线性回归模型对数据的线性要求,同时保留了线性模型的可解释性.利用在某光伏电站的数据集上的实验结果表明,PGMT较之于神经网络保留了很好的可解释性,表现出更高的预测准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范明		55	376	11.0	16.0
2	吴双惠		10	166	5.0	10.0
3	董亚东		20	83	4.0	8.0
4	郭华平		18	92	6.0	9.0
5	王兆庆		2	26	2.0	2.0