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基于LASSO的光伏发电功率短期时间序列预测
基于LASSO的光伏发电功率短期时间序列预测
摘要：
随着可再生能源的快速发展，光伏发电作为一种相对便宜和可持续的能源形式得到了广泛的应用。然而，由于光伏发电受到天气和光照等多种因素的影响，其发电功率具有较大的波动性。因此，对光伏发电功率进行准确预测对于电网的安全运行和能源调度至关重要。本论文提出了一种基于LASSO的方法来预测光伏发电功率的短期时间序列，通过LASSO模型选择的特征变量可以有效地提高预测的准确性。
一、引言
光伏发电作为一种清洁能源形式，受到了越来越多的重视。然而，由于其发电功率的时变性和不稳定性，光伏发电的功率预测成为了一个重要的研究课题。精确预测光伏发电功率可以帮助电网调度人员做出合理的决策，提高电网的运行效率和可靠性。
二、相关工作
在光伏发电功率预测领域，目前已经有了许多不同的方法和模型。常见的方法包括自回归模型(AR)、移动平均模型(MA)、自回归移动平均模型(ARMA)等。然而，这些传统方法对于非线性和不稳定的时间序列预测效果有限。
三、LASSO模型
LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator(LASSO)是一种常用的特征选择方法，可以用于回归问题。LASSO通过加入L1正则化项来实现特征的稀疏性，并且能够估计回归系数。在光伏发电功率预测问题中，LASSO可以较好地处理高维数据和过拟合问题。
四、数据集和特征提取
本文使用某光伏发电站点的历史功率数据作为预测的目标变量，同时还考虑了与光伏发电功率相关的多种因素，如天气、时间等。通过对数据集进行预处理和特征工程，可以提取出多个可用于预测光伏发电功率的特征变量。
五、LASSO模型训练和特征选择
将提取得到的特征作为LASSO模型的输入，通过交叉验证来选择最优的正则化参数。根据LASSO模型选择的特征变量，可以进一步提高光伏发电功率的预测准确性。
六、实验结果与分析
通过使用公开数据集进行实验，本文对比了传统方法和基于LASSO的方法在光伏发电功率预测上的性能差异。实验结果表明，基于LASSO的方法在能够更准确地预测光伏发电功率，并且具有较好的稳定性和泛化能力。
七、讨论与展望
本论文提出的基于LASSO的光伏发电功率短期时间序列预测方法在实验中表现良好，但仍然存在一些问题和改进空间。在未来的研究中，可以进一步优化特征选择和参数调整方法，提高预测的精确性和稳定性。
八、结论
本论文基于LASSO模型提出了一种预测光伏发电功率的短期时间序列方法。通过对光伏发电站点的历史功率数据进行特征提取和LASSO模型训练，可以实现对光伏发电功率的精确预测。实验证明，基于LASSO的方法相比传统方法具有更好的性能和预测准确性。这对于电网的安全管理和能源调度具有重要的意义。
参考文献：
[1]Teng,F.,Li,Z.,&Li,J.(2019).Short-termPhotovoltaicGenerationForecastingbasedonLASSOandBackPropagationNeuralNetwork.IOPConferenceSeries:EarthandEnvironmentalScience,385(6),062097.
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