基于AdaBoost算法的光伏电站中长期发电预测

摘要：

该文提出了一种基于AdaBoost算法的拟建光伏电站发电量预测方法.根据现有光伏电站的历史气象数据与发电量数据,在利用AdaBoost集成学习算法对传统SVM优化的基础上,对气象因素的天气类型进行分类与识别,进而得到4种天气状态下气象因素与发电量之间的对应关系;利用拟建电站所在地的历史气象数据,根据天气类型自动选择对应的LSTM模型,对拟建光伏电站的发电量进行预测.实验结果表明,与采用单一LSTM模型相比,该文方法预测精度有明显的提高,具有一定的推广价值.

关键词：发电量预测、光伏电站、AdaBoost算法

分类号：TP273(自动化技术及设备)

在线出版日期：2023-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：65-69