【摘 要】
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为增强逐日太阳辐照度预测的准确性和普适性，提出一种基于多维特征分析的双层协同预测模型。首先，搭建一种双层协同架构，将整个模型分成基准层和提升层两部分，使用分层预测的方式追踪目标对象的多维特征和变化趋势；其次，以数值天气预报（NWP）为输入，采用LightGBM基于特征学习预测方法构建基准预测模型；然后，在前者的基础上，挖掘目标时刻太阳辐照度与历史时序数据之间的关联性，引入改进AdaBoost算法与
【基金项目】
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国家自然科学基金（61763040）； 宁夏自治区重点研发项目（2018BFH03004）； 宁夏自治区自然科学基金（NZ17022）；
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为增强逐日太阳辐照度预测的准确性和普适性，提出一种基于多维特征分析的双层协同预测模型。首先，搭建一种双层协同架构，将整个模型分成基准层和提升层两部分，使用分层预测的方式追踪目标对象的多维特征和变化趋势；其次，以数值天气预报（NWP）为输入，采用LightGBM基于特征学习预测方法构建基准预测模型；然后，在前者的基础上，挖掘目标时刻太阳辐照度与历史时序数据之间的关联性，引入改进AdaBoost算法与多隐层极限学习机（MH-ELM）作为提升层主体，提高时序预测的稳定性；最后，选用中国中部地区某光伏电站实测太阳辐照度数据进行算例分析，验证了该模型的合理性和有效性。
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