【摘 要】
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光伏发电具有波动性、间歇性的特点。为了提高光伏发电功率预测的精度,文章将GBDT和神经网络进行组合,建立了一种光伏发电组合预测模型。先对原始数据进行数据清洗,之后训练3
【基金项目】
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广东省科技计划项目,项目编号:2019B010147001,广州市科技计划项目,项目编号:201902020014
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光伏发电具有波动性、间歇性的特点。为了提高光伏发电功率预测的精度,文章将GBDT和神经网络进行组合,建立了一种光伏发电组合预测模型。先对原始数据进行数据清洗,之后训练3个GBDT和2个神经网络算法模型,得到互有差异的5个预测值向量,用K-means对预测值向量进行聚类,从每一类中筛选一个预测值向量输入到第3个神经网络进行训练,从而得到最后的组合预测模型。实验证明,基于GBDT和神经网络的光伏发电组合预测,其精度比神经网络、SVM要高。
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