一种基于集成学习的可再生能源发电功率区间预测方法

摘要

本发明公开了一种基于集成学习的可再生能源发电功率区间预测方法，包括以下步骤：选取合适的输入、输出变量，采集相关历史数据，进行数据预处理；将历史数据拆分为训练数据、校验数据；基于训练数据构建多个基学习器；基于训练数据以及校验数据，最优化新型综合性能评价指标来获取基学习器间的加权系数；综合基学习器的输出以及加权系数得到发电功率的预测区间。本发明充分利用极限学习机的快速学习性以及较强的泛化能力，有效的获得分位数回归模型，同时基于新型综合性能评价指标寻优得到的加权系数更为合理，更利于发挥集成学习的优势，从而得到更为精确的预测区间，为电网安全稳定运行提供有效的数据支撑。