| 基于GWO-SVM与随机森林的组合光伏功率预测模型 |
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| 引用本文： | 王粟,隗磊锋,曾亮.基于GWO-SVM与随机森林的组合光伏功率预测模型[J].昆明理工大学学报(理工版),2021,46(5):82-88. |
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| 作者姓名： | 王粟 隗磊锋 曾亮 |
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| 作者单位： | 湖北工业大学 电气与电子工程学院,湖北 武汉430068 |
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| 摘 要： | 光伏输出功率具有间接性和随机性,当大规模的光伏并网时,会对电网的稳定性造成破坏,影响供电的质量.为了降低对电网的危害,需要对光伏输出功率进行预测.针对单一的预测模型都有自身的局限性,提出了基于灰狼群算法(Grey Wolf Optimization,GWO)优化支持向量机(Support Vector Ma-chine,SVM)与随机森林(Random Forest,RF)的组合预测模型.通过分别建立GWO-SVM和RF两个单一的预测模型,利用随机森林的非线性映射能力,对权重系数进行调节,确定单一模型的权重,将GWO-SVM和RF两种模型组合起来进行预测,得到光伏功率预测值.实验结果表明,所提模型相对于单一的预测模型具有更好的预测效果.
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| 关 键 词： | 光伏功率 支持向量机 随机森林 组合预测 权重 |
A Combined Model for Photovoltaic Power Forecasting Based on GWO-SVM and Random Forest |
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| WANG Su,WEI Leifeng,ZENG Liang.A Combined Model for Photovoltaic Power Forecasting Based on GWO-SVM and Random Forest[J].Journal of Kunming University of Science and Technology(Natural Science Edition),2021,46(5):82-88. |
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| Authors: | WANG Su WEI Leifeng ZENG Liang |
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