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基于CFS特征选取与极限梯度提升树的短期风电功率预测

汇报人：

2024-01-27

REPORTING

目录

引言

CFS特征选取方法

极限梯度提升树模型

基于CFS-XGBoost的短期风电功率预测模型

实验结果与分析

结论与展望

PART

01

引言

REPORTING

风电作为一种清洁、可再生的能源，在全球能源结构中占据越来越重要的地位。

短期风电功率预测对于电力系统的调度、运行及风电场的经济效益具有重要意义。

准确的风电功率预测可以降低电力系统的运行成本，提高风电场的发电效率，并有助于电力系统的稳定运行。

目前，国内外学者已经提出了多种风电功率预测方法，包括物理方法、统计方法和人工智能方法等。

物理方法基于数值天气预报数据，通过复杂的物理模型模拟风电场的气象条件进行预测，但计算量大且精度有限。

统计方法通过建立历史数据与未来数据之间的统计关系进行预测，常用的统计方法包括时间序列分析、回归分析等。

人工智能方法通过训练大量历史数据建立预测模型，常见的人工智能方法包括神经网络、支持向量机等。

01

本文提出了一种基于CFS特征选取与极限梯度提升树的短期风电功率预测方法。

02

首先，利用CFS特征选取方法对原始气象数据进行特征选择，提取出与风电功率密切相关的特征。

03

然后，采用极限梯度提升树算法建立预测模型，对选定的特征进行训练和学习。

04

通过实验验证，本文所提方法在预测精度和稳定性方面均优于传统方法。

PART

02

CFS特征选取方法

REPORTING

特征子集搜索

CFS通过搜索特征空间，寻找与输出变量相关性高且特征之间冗余性低的特征子集。

特征评估标准

CFS采用基于信息论的特征评估标准，综合考虑特征与目标变量的相关性以及特征之间的冗余性。

启发式搜索策略

CFS采用启发式搜索策略，如贪心搜索、模拟退火等，以在可接受的时间内找到近似最优特征子集。

03

模型训练与预测

基于选取的特征子集，构建并训练极限梯度提升树模型，用于短期风电功率预测。

01

数据预处理

对原始风电数据进行清洗、归一化等预处理操作，以适应CFS特征选取方法。

02

特征选取

应用CFS方法从风电数据中选取与目标变量（风电功率）相关性高且冗余性低的特征子集。

预测精度

通过比较使用CFS特征选取前后的模型预测精度，评估特征选取对预测性能的影响。

特征数量

观察使用CFS方法后选取的特征数量，以评估特征降维的效果。

计算效率

分析使用CFS特征选取方法对模型训练时间和预测时间的影响，以评估方法的实用性。

PART

03

极限梯度提升树模型

REPORTING

目标函数与优化

XGBoost的目标函数包括损失函数和正则化项，通过最小化目标函数来训练模型，防止过拟合。

梯度提升过程

在每一步迭代中，计算当前模型的负梯度，并拟合一颗新的决策树来逼近负梯度，然后将新树加入到模型中。

梯度提升决策树

XGBoost是一种基于梯度提升的决策树算法，通过迭代地添加弱学习器（决策树）来优化目标函数。

利用训练好的XGBoost模型，对新的特征数据进行预测，得到短期风电功率预测结果，并评估模型的预测性能。

预测与评估

利用CFS特征选取方法，从原始数据中提取与风电功率预测相关的特征，作为XGBoost模型的输入。

特征处理

使用历史风电功率数据和对应的特征数据，训练XGBoost模型，学习特征与风电功率之间的关系。

模型训练

参数调优

交叉验证

特征重要性分析

通过调整XGBoost模型的参数，如学习率、最大树深度、最小叶子节点权重等，来优化模型的预测性能。

采用交叉验证方法，将数据集划分为训练集和验证集，评估不同参数组合下模型的预测性能，选择最优参数组合。

利用XGBoost模型提供的特征重要性评估方法，分析各个特征对风电功率预测的贡献程度，为特征选择和模型优化提供依据。

PART

04

基于CFS-XGBoost的短期风电功率预测模型

REPORTING

数据预处理

对数据进行清洗、缺失值处理、异常值处理等。

特征选择

利用CFS（Correlation-basedFeatureSelection）方法进行特征选择，去除冗余特征，提高模型性能。

模型评估

采用适当的评估指标（如均方误差、平均绝对误差等）对模型进行评估，验证模型的预测性能。

数据收集

收集历史风电功率数据、气象数据等相关信息。

特征工程

提取与风电功率预测相关的特征，如风速、风向、温度等。

模型训练

采用XGBoost（ExtremeGradientBoosting）算法进行模型训练，调整模型参数以达到最佳预测效果。

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参数调整

针对XGBoost算法，调整关键参数如学习率、最大树深度、子样本比例等，以优化模型性能。

数据集划分

将处理后的数