混合特征筛选与分时Stacking的无地表辐照度光伏出力预测

摘要

针对国内太阳辐射观测站少，地表太阳辐射资料缺乏，导致难以精确地预测光伏发电功率的问题，提出一种无地表辐照度的预测方法。首先在原始数据上进行特征增广，并提出对数据进行逐时划分的思想，以进一步增强重要特征的相关性；其次，提出D-S证据理论对多种特征评分方法进行综合评分，以n比值法确定阈值实现对特征的筛选；最后，提出交叉验证方法以及对输入层进行Box-Cox正态变换实现对Stacking模型的改进，并对划分的样本集进行整合预测。实例分析表明，所提方法在所选预测日的准确率（C_R）和合格率（Q_R）分别为0.948、1.000,相比未对数据进行处理的方法分别提升16.5%和20.3%,具有良好的预测精度，满足光伏出力预测的精度需求。

关键词

太阳辐射 / 光伏功率预测 / 特征增广 / D-S证据理论 / Box-Cox正态变换 / 分时预测