典型文献
梯度提升树算法在陕北风电场短期风电功率预测中的应用
文献摘要：
为了对地形和气候条件复杂的陕北风电场短期风电功率进行准确预测,通过将(weather research and forecasting,WRF)模式输出结果和同期实测风电功率资料相结合,利用梯度提升树算法进行预报气象场和实测风电功率之间的统计关系分析,从而建立了一套陕北风电场短期风电功率预测模型.以陕北靖边某风电场为例,预测结果表明:所提模型年平均预测准确率伟15.7％;月平均归一化均方根误差在20％以下.模型对风电场风电功率预测精度较好.
文献关键词：
梯度提升树算法;风电功率;WRF
中图分类号：
作者姓名：
孙川永;彭友兵;刘志亮;郝赢玺;吴怡;东琦;郑永恒
作者机构：
国网陕西省电力有限公司经济技术研究院,陕西西安 710048;西安交通大学人居环境与建筑工程学院,陕西西安 710049;国网陕西省电力有限公司,陕西西安 710004
文献出处：
引用格式：
[1]孙川永;彭友兵;刘志亮;郝赢玺;吴怡;东琦;郑永恒-.梯度提升树算法在陕北风电场短期风电功率预测中的应用)[J].电网与清洁能源,2022(04):124-128,134
A类：
B类：
梯度提升树算法,陕北,北风,风电场,短期风电功率预测,气候条件,准确预测,weather,research,forecasting,WRF,输出结果,测风,关系分析,功率预测模型,靖边,预测准确率
AB值：
0.190445
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