基于改進(jìn)Cao算法的SSA與誤差修正的超短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)

摘要： 針對(duì)風(fēng)電歷史信息運(yùn)用不充分和未充分挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)模型潛力的問(wèn)題，提出一種特征奇異譜分析和模型誤差修正的超短期功率預(yù)測(cè)。首先，利用隨機(jī)森林分析不同特征對(duì)輸出功率的影響程度，并利用累積貢獻(xiàn)率進(jìn)行特征提取。其次，通過(guò)改進(jìn)的Cao算法確定奇異譜分析最佳嵌入維數(shù)，對(duì)提取的特征實(shí)現(xiàn)降噪處理，從而構(gòu)建風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型。最后，利用預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的誤差構(gòu)建誤差預(yù)測(cè)模型，通過(guò)預(yù)測(cè)的誤差來(lái)修正功率預(yù)測(cè)... （共10頁(yè)）