一种基于多信息融合的风电功率预测特征选择方法
A wind power prediction feature selection method based on multi-information fusion作者机构：河南科技大学电气工程学院河南洛阳471023
出 版 物：《兰州理工大学学报》 (Journal of Lanzhou University of Technology)
年 卷 期：2024年第50卷第5期
页 面：94-100页
学科分类：08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理]
摘 要：风电功率波动性强、随机性大,机组监测数据变化复杂.为了提高风电功率预测的准确性,提出一种基于多信息度量融合(MIMF)的风电功率预测特征选择方法.在对决策树、L_(1)正则化和递归特征消除这三种典型的特征选择方法进行分析研究的基础上,综合决策树可以清晰表达特征的重要性、L_(1)正则化避免过拟合和递归特征消除考虑特征间相关性的特点,通过将这三种方法所选特征取合集并依据各特征相关性选出用于风电功率预测的特征集,构造了一种融合决策树、L_(1)正则化和递归特征消除三种特征选择内在信息度量的特征选择方法,对所构建的融合多信息度量的特征选择方法进行了仿真分析.在某风电场实测数据上的仿真结果表明,与采用单一特征选择方法相比,该方法可有效提高风电功率的预测精度.
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