基于数据驱动的综合能源功率预测技术

• 作者: 向保林 王顺超 黄民发
• 来源期刊: 武汉电力职业技术学院学报
• 学科: 经济
• 关键词: 综合能源 功率预测 短期预测 超短期预测 数据驱动 机器学习
• 年，卷（期）: whdlzyjsxyxb_2019,（4）
• 页码范围: 39-42
• 页数: 4页
• 分类号: F407.2

摘要

提出基于数据驱动的综合能源功率短期-超短期预测技术。首先提出综合能源系统运行场景辨识方法,建立综合能源典型运行场景,为高精度预测奠定基础;其次提出数据驱动的综合能源功率预测建模方法,采用场景匹配和集成学习方法建立短期预测模型,采用实时数据自适应修正的方法建立超短期预测模型;最后提出基于机器学习的综合能源功率预测模型训练方法,通过模型和参数调优,实现对不同预测对象和时间尺度的功率预测,可为综合能源系统的发展和安全可靠运行提供技术保障。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	向保林		18	16	3.0	4.0
2	黄民发		9	1	1.0	1.0
3	王顺超		2	0	0.0	0.0