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基于随机森林算法的风电场出力预测研究

廖耀华  
【摘要】:为改善日益恶化的生态环境,顺应国际发展主流,大力发展可再生能源已成为众多国家能源政策的重点。风能作为一种储量丰富、分布广泛、易于开发的可再生能源,已完全具备大规模开发的条件。然而风电带有很强的间歇性、波动性和随机性,如果贸然将其大规模并入电网会给电力系统带来严重的电能质量问题以及威胁电网的稳定运行。因此,对风电场出力进行精确地预测,能够让电力调度部门预先安排调度方案,保证电网的安全、经济运转。论文以寻找更加精确的短期风电场出力预测方法为出发点,采用基于随机森林算法的风电场出力预测模型,比较合理的权衡了风电场出力预测相关影响因素对风电场出力预测的影响。并且结合实际风电场出力相关数据,建立随机森林算法的预测模型,和决策树、支持向量机预测模型相比较,在保持三种预测模型前提条件相似的基础上,论文模型得到了较好的预测结果。论文首先对获得的数据进行预处理,针对原始数据中存在的缺失、极大极小值、毛刺、畸变和量差级等问题,分别采用水平或垂直相邻、逐差、最小二乘、相似日和归一化等方法进行检测、修正。然后利用OOB(out-of-bag)估算出各特征变量的重要性大小,剔除影响小的属性因素,选出输入变量的最佳特征数组合。同时,改变模型两个重要参数森林中树的数量Ntree和分裂节点特征变量数Mtry的大小,获取该数据模型下参数的最优解。在引入平均绝对值百分比误差和均方根误差两种模型结果评价方法基础上,建立随机森林、决策树和支持向量机的风电场出力预测模型,并运用实例进行仿真分析。实验结果表明,论文所提模型具有较好的预测精度和较高的计算效率,具有一定的实用价值和前景。


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