[发明专利]基于深层特征组合的电网新能源消纳能力预测方法在审

专利信息
申请号: 201910724451.2 申请日: 2019-08-01
公开(公告)号: CN111738477A 公开(公告)日: 2020-10-02
发明(设计)人: 李寒;刘晨;杨中国;黄越辉;李驰;王跃峰;雷震;郝雨辰;金鑫 申请(专利权)人: 北方工业大学;中国电力科学研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100144 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 基于深层特征组合的电网新能源消纳能力预测方法,包括两部分内容,分别为特征选择与特征组合;第一阶段,特征选择;首先从数据中提取特征,作为模型的输入,然后经过方差特征选择去掉方差小的特征,接着使用递归式特征消除进行特征选择;第二个阶段,特征组合;通过XGBoost与LightGBM方法来组合特征,建立了一个混合模型,将由XGBoost和LightGBM算法产生的预测结合起来,进行集成预测,XGBoost与LightGBM模型中的参数是通过网格搜索技术进行优化调整的。本发明在考虑风电消纳能力预测特征的复杂性的基础上,以提升预测精度为目标,该方法采用了不依赖经验的特征组合方法,采用基于不同特征组合的多模型进行预测。
搜索关键词: 基于 深层 特征 组合 电网 新能源 能力 预测 方法
【主权项】:
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