检索结果-南通市图书馆

供用电 2024年第7期41卷 19-28页

作者：郑婉婷肖浩裴玮中国科学院电工研究所北京100190 中国科学院大学北京101408

低压配电网中分布式光伏点多面广,特性不一,同时面临着大量的数据采集不完备的情形,使得区域分布式光伏的功率预测面临极大挑战,极大影响配电网的安全经济运行。针对上述问题,提出了一种基于自然梯度提升(natural gradient boosting,NGB... 详细信息

低压配电网中分布式光伏点多面广,特性不一,同时面临着大量的数据采集不完备的情形,使得区域分布式光伏的功率预测面临极大挑战,极大影响配电网的安全经济运行。针对上述问题,提出了一种基于自然梯度提升(natural gradient boosting,NGBoost)和改进权重优化的区域分布式光伏发电概率功率预测方法。首先,针对区域数据采集完备的有监测光伏电站,采用NGBoost概率区间预测方法计算单个分布式光伏站点未来时刻的完整概率分布,获取概率区间预测结果,并采用SHAP(shapley additive explanation)方法对气象特征进行可解释分析。然后,针对区域内数据采集不完备的分布式光伏电站,以数据采集完备电站的预测概率分布为信息参考源,以概率预测综合指数(coverage width-based criterion,CWC)和连续分级概率评分(continuous ranked probability score,CRPS)评价指标最小为目标,采用改进权重优化方法优化数据采集不完备电站和数据采集完备电站之间的相关性权重系数,进而估计无监测电站的功率预测概率分布。最后,以典型的区域配电网为例进行算例分析,结果表明了提出的概率区间预测方法的有效性。

关键词：分布式光伏概率区间预测 NGBoost SHAP 改进权重优化

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