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基于DKDE与改进mRMR特征选择的短期光伏出力预测
基于DKDE与改进mRMR特征选择的短期光伏出力预测
摘要：
光伏发电作为一种清洁的可再生能源，在能源产业中占据重要地位。然而，光伏发电的输出受到天气、季节、日照强度等多种因素的影响，导致其输出具有一定的不确定性。因此，准确预测光伏出力对于能源规划和电网调度具有重要意义。
本文提出了一种基于DKDE（DynamicKernelDensityEstimation）和改进mRMR（最大信息最小冗余）特征选择的短期光伏出力预测方法。首先，通过采集历史数据对光伏出力进行建模，利用DKDE方法对光伏出力分布进行建模。然后，使用改进mRMR算法对特征进行选择，选取与光伏出力具有最大信息量且冗余最小的特征。最后，基于选取的特征，使用支持向量回归（SVR）方法对光伏出力进行预测。
关键词：光伏出力预测、DKDE、mRMR、特征选择、支持向量回归
引言：
光伏发电是一种利用太阳能转化为电能的技术，具有环保、可再生等特点，在能源领域具有广阔的应用前景。然而，由于光伏发电的输出受到多种因素的影响，如天气、季节和日照强度等，导致其输出具有不确定性。因此，准确预测光伏出力对于实现光伏发电系统的高效运行和电网的稳定运行至关重要。
目前，针对光伏出力预测的方法主要包括传统统计方法和机器学习方法。传统统计方法中常用的有回归分析方法、时间序列分析方法等。然而，这些方法往往假设数据之间是线性相关的，无法很好地处理非线性关系。机器学习方法克服了传统统计方法的这一缺点，可以更好地处理非线性关系。近年来，机器学习方法在光伏出力预测中得到了广泛应用，如支持向量回归、神经网络、随机森林等。
然而，在光伏出力预测中，特征选择是一个重要的环节。传统的特征选择方法，如相关系数、卡方检验等，只能选取与目标变量较为直接相关的特征，忽视了特征之间的相互作用。因此，本文提出了一种基于改进mRMR特征选择方法的光伏出力预测方法。
方法：
1.数据采集和预处理：从监测设备中采集到历史光伏出力数据，并进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理等。
2.DKDE建模：利用DKDE方法对光伏出力的概率密度函数进行建模。DKDE方法可以自适应地估计概率密度函数，具有较好的鲁棒性和灵活性。
3.改进mRMR特征选择：首先，计算每个特征与光伏出力的互信息量，得到每个特征的信息量。然后，计算每个特征与其他特征之间的冗余量，得到每个特征的冗余度。最后，根据信息量和冗余度，综合考虑选择具有最大信息量且冗余最小的特征。
4.SVR预测：使用选取的特征作为输入，利用支持向量回归（SVR）方法对光伏出力进行预测。SVR方法可以处理非线性关系，并具有较好的预测性能。
实验与结果：
本文采用某地区历史光伏出力数据进行实验验证。首先，对历史数据进行预处理，包括数据清洗和缺失值处理。然后，利用DKDE方法对光伏出力分布进行建模。接着，使用改进mRMR算法进行特征选择，选取与光伏出力具有最大信息量且冗余最小的特征。最后，利用SVR方法对光伏出力进行预测。
实验结果表明，所提出的方法在光伏出力预测中取得了较好的性能。与传统方法相比，所提出的方法能够更准确地预测光伏出力，具有更好的稳定性和鲁棒性。同时，所选取的特征具有较好的解释性，能够较好地揭示光伏出力与各个特征之间的关系。
讨论与展望：
本文提出了基于DKDE与改进mRMR特征选择的短期光伏出力预测方法，并在实验中验证了其有效性。然而，仍存在一些问题需要进一步研究和改进。首先，数据采集和预处理环节需要更加细致和严谨，以提高预测模型的准确性。其次，特征选择方法仍有待改进，以进一步提高所选取的特征的相关性和解释性。最后，需结合更多的因素，如天气、季节、日照强度等，进一步改进预测模型，提高预测准确性。
总结：
本文提出了一种基于DKDE与改进mRMR特征选择的短期光伏出力预测方法。实验结果表明，所提出的方法能够更准确地预测光伏出力，具有更好的稳定性和鲁棒性。同时，所选取的特征具有较好的解释性，能够较好地揭示光伏出力与各个特征之间的关系。然而，仍存在一些问题需要进一步研究和改进。相信通过不断的研究与实践，光伏出力预测方法将得到更好的发展和应用。