基于数据驱动的综合能源功率预测技术

作者：向保林,黄民发,王顺超

摘要：提出基于数据驱动的综合能源功率短期-超短期预测技术。首先提出综合能源系统运行场景辨识方法,建立综合能源典型运行场景,为高精度预测奠定基础;其次提出数据驱动的综合能源功率预测建模方法,采用场景匹配和集成学习方法建立短期预测模型,采用实时数据自适应修正的方法建立超短期预测模型;最后提出基于机器学习的综合能源功率预测模型训练方法,通过模型和参数调优,实现对不同预测对象和时间尺度的功率预测,可为综合能源系统的发展和安全可靠运行提供技术保障。

发文机构：武汉电力职业技术学院

关键词：综合能源功率预测短期预测超短期预测数据驱动机器学习

分类号： F407.2[经济管理—产业经济]TK01