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

摘要： 針對風(fēng)電歷史信息運用不充分和未充分挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)模型潛力的問題，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。首先，利用隨機(jī)森林分析不同特征對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，通過改進(jìn)的Cao算法確定奇異譜分析最佳嵌入維數(shù)，對提取的特征實現(xiàn)降噪處理，從而構(gòu)建風(fēng)電功率預(yù)測模型。最后，利用預(yù)測值與真實值的誤差構(gòu)建誤差預(yù)測模型，通過預(yù)測的誤差來修正功率預(yù)測... （共10頁）