基于XGBoost的双层协同实时校正超短期光伏预测

针对超短期光伏预测应对突发过程性天气时准确性普遍下降,而通过实时气象监测校正辐射值对设备要求较高、对精细化预报依赖性强的问题,以数据驱动为理念,提出了基于XGBoost的双层协同实时校正超短期光伏预测模型。根据大气运动的连续演变性和自相似性,从机器学习角度推演气象整体连续变化的过程,提升预测精度。首先,基于数值天气预报(NWP),在基准层建立强相关气象特征的预测模型。然后,在实时层由临近时段内的基准层动态预测情况挖掘潜在的气象变化规律,并推测未来预测时段气象因素对于光伏出力的影响,对时段内基准预测值进行逐点校正。采用中国杭州滨江一实际光伏电站实采数据进行算例分析,分别与基于NWP特征学习、时序分析、误差推移的XGBoost预测模型以及决策树、支持向量机、长短期记忆网络这3种经典预测模型相比较,结果表明所提模型具有更高的超短期光伏预测精度。