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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

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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。

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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。

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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。

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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

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CFS特征选取方法

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特征子集有哪些信誉好的足球投注网站

CFS通过有哪些信誉好的足球投注网站特征空间，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。

启发式有哪些信誉好的足球投注网站策略

CFS采用启发式有哪些信誉好的足球投注网站策略，如贪心有哪些信誉好的足球投注网站、模拟退火等，以在可接受的时间内找到近似最优特征子集。

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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。

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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。

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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

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极限梯度提升树模型

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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

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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