Short-term photovoltaic power generation forecasting based on random forest feature selection and CEEMD: A case study

光伏系统 计算机科学 随机森林 粒子群优化 反向传播 人工神经网络 人工智能 机器学习 工程类 电气工程
作者
Dongxiao Niu,Keke Wang,Lijie Sun,Jing Wu,Xiaomin Xu
出处
期刊:Applied Soft Computing [Elsevier BV]
卷期号:93: 106389-106389 被引量:173
标识
DOI:10.1016/j.asoc.2020.106389
摘要

To mitigate solar curtailment caused by large-scale development of photovoltaic (PV) power generation, accurate forecasting of PV power generation is important. A hybrid forecasting model was constructed that combines random forest (RF), improved grey ideal value approximation (IGIVA), complementary ensemble empirical mode decomposition (CEEMD), the particle swarm optimization algorithm based on dynamic inertia factor (DIFPSO), and backpropagation neural network (BPNN), called RF-CEEMD-DIFPSO-BPNN. PV power generation is affected by many factors. The RF method is used to calculate the importance degree and rank the factors, then eliminate the less important factors. Then, the importance degree calculated by RF is transferred as the weight values to the IGIVA model to screen the similar days of different weather types to improve the data quality of the training sets. Then, the original power sequence is decomposed into intrinsic mode functions (IMFs) at different frequencies and a residual component by CEEMD to weaken the fluctuation of the original sequence. We empirically analyzed a PV power plant to verify the effectiveness of the hybrid model, which proved that the RF-CEEMD-DIFPSO-BPNN is a promising approach in terms of PV power generation forecasting.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
卷卷完成签到,获得积分10
2秒前
JSY完成签到 ,获得积分20
2秒前
xyh完成签到,获得积分10
3秒前
小曾应助Florencia采纳,获得10
4秒前
神外王001完成签到 ,获得积分10
4秒前
9秒前
你是谁完成签到,获得积分10
10秒前
majf完成签到,获得积分10
11秒前
linhanwenzhou完成签到,获得积分10
11秒前
JSY关注了科研通微信公众号
11秒前
853225598完成签到,获得积分10
11秒前
798完成签到,获得积分10
12秒前
善学以致用应助董怼怼采纳,获得10
12秒前
妍儿完成签到,获得积分20
13秒前
隐形曼青应助高大的水壶采纳,获得10
13秒前
马哥二弟无敌完成签到 ,获得积分10
14秒前
15秒前
Florencia完成签到,获得积分10
15秒前
务实颜完成签到 ,获得积分10
15秒前
15秒前
amberzyc应助小远采纳,获得10
16秒前
16秒前
17秒前
17秒前
18秒前
18秒前
Rondab应助小猪采纳,获得30
18秒前
DLDL完成签到,获得积分10
18秒前
19秒前
沧海云完成签到 ,获得积分10
19秒前
发嗲的迎天完成签到 ,获得积分10
20秒前
hahaha发布了新的文献求助10
21秒前
小马甲应助zx0914采纳,获得10
21秒前
阳光保温杯完成签到 ,获得积分10
21秒前
微冷潇一应助mo采纳,获得10
22秒前
顺心凝天完成签到,获得积分10
22秒前
yishiqi10086发布了新的文献求助10
23秒前
何相逢应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
24秒前
CipherSage应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038368
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576068
关于积分的说明 11374313
捐赠科研通 3305780
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819322
邀请新用户注册赠送积分活动 892672
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815029