基于多模態(tài)擾動的集成短期光伏功率預(yù)測研究

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摘 要： 光伏發(fā)電量受太陽輻射和其他氣象因素的影響，會呈現(xiàn)出顯著的隨機(jī)性和不穩(wěn)定性，單一預(yù)測模型在面對這種變化多端的數(shù)據(jù)集時，往往難以保持較高的預(yù)測準(zhǔn)確性，因此，提出了一種基于多模態(tài)擾動（MP）的集成短期光伏功率預(yù)測新框架。首先，采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)篩選原始數(shù)據(jù)的輸入特征，減少數(shù)據(jù)冗余；其次，為了保證集成的有效性，通過MP機(jī)制對數(shù)據(jù)集和基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器施加擾動，通過采用不同分辨率的異構(gòu)基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器來確保模型多樣性；為了使每個基礎(chǔ)模型具有更高的預(yù)測精度，利用改進(jìn)的鯨魚算法確定模型的超參數(shù)組合，提升每個基礎(chǔ)模型的預(yù)測性能；最后，集成各模型的預(yù)測結(jié)果得到最終的預(yù)測輸出。（剩余10427字）