基于LASSO的光伏发电功率短期时间序列预测

论文摘要

传统的短期直接预测方法在处理高维、复杂、多变的大数据方面具有一定的局限性,较难适用大数据环境下的工程应用。针对这一问题,本文提出了一种基于降维估计方法LASSO的光伏发电功率短期时间序列预测模型。该模型利用经典最小二乘模型进行参数估计,并结合选择算子,压缩参数空间以处理高维复杂数据。根据统计学习中常见的2种正则化表达和3类稀疏结构,本文设计了6种VAR-LASSO预测模型,并给出求解这6种模型的一阶多项式时间求解方法。最后仿真实验表明本文提出的VAR-LASSO模型在预测效果上优于经典VAR-最小二乘模型。

论文目录

• 0 引言
• 1 光伏发电功率短期预测模型构建
•   1.1 光伏发电功率VAR模型
•   1.2 光伏发电功率短期预测VAR-最小二乘估计模型
•   1.3 光伏发电功率短期预测VAR-LASSO模型
•     （1） 光伏发电功率短期预测模型的3种稀疏模式
•     （2） 光伏发电功率短期预测模型的两种正则化表达方式
•     （3） 光伏发电功率短期预测模型的6种VAR-LASSO模型
• 2 一阶优化APP算法设计
• 3 光伏发电功率短期预测的数值试验与分析
•   3.1 光伏发电功率数据描述
•     （1） 光伏发电功率数据预处理
•     （2） 最大时滞p的选择
•     （3） 光伏发电功率短期预测精度评价指标
•   3.2 光伏发电功率短期预测VAR-LASSO模型预测效果对比
•     （1） VAR-LASSO模型与VAR模型预测效果对比
•     （2） B矩阵 （光伏发电站点间相互关系） 稀疏图分析
•   3.3 Ivanov方法在光伏功率短期预测中参数调节方面的优越性
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘金裕,赵磊,朱道立

关键词: 模型,短期预测

来源: 电力科学与工程 2019年07期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 上海交通大学中美物流研究院,上海交通大学安泰经济与管理学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(71871140),国家自然科学基金资助项目(71471112)

分类号: TM615

页码: 13-22

总页数: 10

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