西安交通大学 刘嘉诚，刘俊等：基于DKDE与改进mRMR特征选择的短期光伏出力预测
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刘嘉诚,刘俊,赵宏炎,等/基于DKDE与改进mRMR特征选择的短期光伏出力预测/2021, 45(14):13-21.
01
引言
02
光伏预测框架总述
图1 光伏预测框架
03
基于扩散核密度估计的互信息优化计算
式中：p(x)和p(y)分别为x和y的概率密度函数。
图2 温度变量概率分布与区间划分情况
04
改进mRMR特征选择与XGBoost模型
图3 各月建模中气象参数的累计应用频数
05
算例分析
图4 不同特征方法与预测模型对应的各月MAPE值
06
结语
延伸阅读
赖昌伟，黎静华，陈博，等 . 光伏发电出力预测技术研究综述［J］.电工技术学报，2019，34（6）：1201-1217.
周念成，廖建权，王强钢，等 . 深度学习在智能电网中的应用现状分析与展望［J］.电力系统自动化，2019，43（4）：180-191.
原文发表在《电力系统自动化》2021年第45卷第14期，欢迎品读！
引文信息
刘嘉诚,刘俊,赵宏炎,等.基于DKDE与改进mRMR特征选择的短期光伏出力预测[J].电力系统自动化, 2021, 45(14): 13-21. DOI: 10.7500/AEPS20201126004.
LIU Jiacheng, LIU Jun, ZHAO Hongyan, et al. Short-term Photovoltaic Output Forecasting Based on Diffusion Kernel Density Estimation and Improved Max-relevance and Min-redundancy Feature Selection[J]. Automation of Electric Power Systems, 2021, 45(14): 13-21. DOI: 10.7500/AEPS20201126004.
主要作者简介
刘嘉诚
男，硕士研究生，主要研究方向：电力系统运行分析和控制、人工智能与机器学习在电力系统中的应用。E-mail: ljc19980227@stu.xjtu.edu.cn
刘 俊
男，通信作者，博士，副教授，主要研究方向：电力系统运行分析和控制、电力系统稳定性、电力系统并行计算、可再生能源并网、HVDC和FACTS技术等。E-mail: eeliujun@mail.xjtu.edu.cn
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