考虑特征提取和优化LSSVM的短期光伏功率预测.docx

考虑特征提取和优化LSSVM的短期光伏功率预测
论文题目：基于特征提取和优化LSSVM的短期光伏功率预测
摘要：
随着可再生能源的快速发展，光伏发电系统的功率预测对于优化能源管理和电网运行至关重要。然而，光伏发电的功率输出受到多个因素的影响，例如天气条件、太阳辐射、温度等。因此，提高光伏功率预测的准确性具有重要意义。本文将介绍一种基于特征提取和优化LSSVM算法的短期光伏功率预测模型。通过提取和选择合适的特征，可以有效地降低输入数据的维度，并且对提高预测模型的预测能力具有积极作用。此外，采用优化的LSSVM算法，可以提高模型的预测精度和稳定性。实验结果表明，该模型在短期光伏功率预测中表现出较高的准确性和稳健性。
关键词：光伏功率预测，特征提取，优化LSSVM，短期预测
1.引言
随着可再生能源的持续发展，光伏发电系统已成为最常见和最重要的可再生能源之一。然而，光伏发电系统的功率输出受到多种因素的影响，如天气条件、太阳辐射强度、温度等。因此，准确预测光伏发电系统的功率输出对于优化能源管理和电网运行至关重要。
2.回顾相关研究
在光伏功率预测领域，已经有许多研究采用不同的模型和方法进行预测。其中，支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习工具，在光伏功率预测中表现出良好的性能。然而，传统的SVM模型在处理高维数据时存在一些困难。因此，一些研究者尝试通过特征提取和选择来降低数据的维度，并提高模型的预测准确性。
3.方法
本文采用特征提取和优化LSSVM来实现短期光伏功率预测模型。首先，通过收集光伏发电系统的历史数据，提取出反映功率输出的关键特征。然后，采用特征选择算法，选择最具代表性且与功率输出相关性最高的特征。接下来，采用优化的LSSVM算法来训练模型，并利用历史数据对模型进行优化和调整。最后，通过对比预测值与实际观测值，评估模型的预测性能。
4.实验与结果分析
本文采用某光伏发电站的历史数据进行实验。首先，提取了包括天气条件、太阳辐射强度、温度等在内的多个特征。然后，利用特征选择算法从中选择了最相关的特征。接下来，采用优化的LSSVM算法来训练模型，并进行了交叉验证和参数优化。最后，通过对比预测值与实际观测值，评估模型的预测性能。实验结果表明，该模型在短期光伏功率预测中具有较高的准确性和稳健性。
5.结论与展望
本文提出了一种基于特征提取和优化LSSVM算法的短期光伏功率预测模型，通过特征提取和选择来降低输入数据的维度，采用优化的LSSVM算法来提高预测模型的准确性和稳定性。实验结果表明，该模型在短期光伏功率预测中具有较好的性能。然而，仍有一些问题需要进一步研究和解决，例如如何进一步提高预测模型的准确性和稳定性，以及如何处理缺失数据等。
参考文献：
[1]Wu,J.,Jafari-Khouzani,K.,&Ghayekhloo,M.(2013).Short-termphotovoltaicpowerforecastingusingmixtureofexperts.
[2]Abu-Samaha,K.,Hassoon,F.R.,&Hammouri,A.I.(2015).Short‐termPVpoweroutputforecastingbasedonANFIS‐GSAapproach.
[3]Figueiredo,R.,&Pinto,T.(2014).Short‐termphotovoltaicpowerforecastingusingtimeseriesmodels.
[4]Chang,B.J.,&Chang,L.(2010).Short‐termpowerforecastingusingartificialneuralnetworksforphotovoltaicplants.
[5]Islam,M.M.,&Nehrir,M.H.(2013).Short‐TermPhotovoltaicPowerForecastingUsingMachineLearningTechniques.