作者：曹渝昆; 朱萌lightgbm风电功率预测特征筛选主成分分析
摘要：风力发电场发电功率的超短期预测越精确,越有利于电力系统的稳定运行和优化调度。为提高风电场发电功率超短期预测的准确率,提出了一种基于主成分分析(PCA)和轻量梯度提升树(LightGBM)的风电场发电功率超短期预测方法。该方法首先进行主成分分析,将与风电功率相关程度低的维度剔除,降低数据的冗余性。然后利用LightGBM建模,实现风电场发电功率的超短期预测。实验结果表明,基于LightGBM的风电场发电功率超短期预测效果良好,优于传统机器学习方法在风电场超短期功率预测上的精度。
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