基于相似日和分位数回归森林的光伏发电功率概率密度预测.docx

基于相似日和分位数回归森林的光伏发电功率概率密度预测
基于相似日和分位数回归森林的光伏发电功率概率密度预测
摘要
随着可再生能源的快速发展，光伏发电在能源领域扮演着越来越重要的角色。然而，光伏发电系统的功率输出涨落较大，给电网的稳定运行带来了一定挑战。为了更好地掌握光伏发电系统的功率波动特性，本研究提出了一种基于相似日和分位数回归森林的功率概率密度预测方法。通过选择相似的历史功率曲线进行训练，并利用分位数回归森林进行预测，可以得到光伏发电功率的概率密度分布。实验结果表明，该方法在预测光伏发电功率的分布情况上具有较高的准确性和有效性。
关键词：光伏发电；功率波动；概率密度预测；相似日；分位数回归森林
引言
光伏发电作为一种清洁环保的能源产生方式，具有广泛的应用前景。然而，由于光伏发电受天气条件、季节变化等因素的影响，其功率输出具有较大的波动性。这给电网的稳定运行带来了一定挑战。因此，准确预测光伏发电功率的概率密度分布，对于电网的调度和运行具有重要意义。
在过去的研究中，已经提出了许多方法来预测光伏发电功率。例如，基于时间序列模型的方法，如ARIMA模型、GARCH模型等，可以对光伏发电功率进行建模和预测。然而，这些方法在处理功率曲线的非线性特性方面存在一定的局限性。另外，一些基于机器学习的方法，如神经网络、支持向量回归等，也被应用于光伏发电功率的预测。虽然这些方法可以更好地捕捉功率曲线的非线性特性，但是由于数据量较大，模型的复杂性和训练时间较长。
针对以上问题，本研究提出了一种基于相似日和分位数回归森林的光伏发电功率概率密度预测方法。该方法首先通过选择相似的历史功率曲线，将数据集划分为多个子数据集。然后，利用分位数回归森林模型针对每个子数据集进行训练和预测。最后，通过对所有子数据集的预测结果进行组合，得到光伏发电功率的概率密度分布。
方法
1.数据预处理
首先，我们需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗和数据归一化。数据清洗主要是去除异常值和缺失数据，以确保数据的质量。然后，我们将数据进行归一化处理，将功率值统一到[0,1]的范围内，便于后续处理。
2.相似日选择
在相似日选择过程中，我们需要根据历史功率曲线的相似程度来划分数据集。我们可以使用聚类方法（如K-means）或者相似度度量方法（如DTW）来获取相似的历史功率曲线。这些相似的历史功率曲线将被用作训练集。
3.分位数回归森林模型
分位数回归森林（QuantileRegressionForest,QRF）是一种基于随机森林的可解释性机器学习模型。与传统的回归模型不同，QRF可以通过设置不同的分位数来预测目标变量的分布情况。分位数回归森林由多个决策树组成，每个决策树都是从通过随机抽取的训练集中学习得到。通过对多棵决策树进行分位数回归的集成，可以得到对目标变量的概率密度估计。
4.概率密度预测
在预测阶段，我们使用训练得到的QRF模型对每个子数据集进行预测。对于每个子数据集，QRF模型将根据相似的历史功率曲线和输入条件（如天气预报、时间等）预测光伏发电功率的概率分布。最后，对所有子数据集的预测结果进行组合，得到光伏发电功率的概率密度分布。
实验结果与分析
在本研究中，我们使用了实际的光伏发电功率数据进行实验验证。通过选择相似的历史功率曲线，并利用分位数回归森林进行预测，得到光伏发电功率的概率密度分布。实验结果表明，该方法在预测光伏发电功率的分布情况上具有较高的准确性和有效性。
结论
本研究提出了一种基于相似日和分位数回归森林的光伏发电功率概率密度预测方法。该方法通过选择相似的历史功率曲线，利用QRF模型进行预测，可以得到光伏发电功率的概率密度分布。实验结果表明，该方法在预测光伏发电功率的分布情况上具有较高的准确性和有效性。未来的工作可以进一步优化模型的参数设置、扩大数据集的规模，并结合天气预报等因素来提高预测的精度和可靠性。