基于XGBoost算法融合多特征短期光伏发电量预测

针对目前光伏发电过程中由于"弃光"现象导致能源利用率低和经济性差等问题,提出一种基于XGBoost算法融合多种特征的短期光伏发电量预测的方法。文中介绍了XGBoost算法的基本原理,引入正则化惩罚函数和误差函数来构建光伏预测模型的目标函数;分析了光伏发电量和各特征之间的皮尔森相关系数,同时对特征的异常数据进行预处理。在训练过程中为了避免对模型超参数的影响,采用K折交叉验证(K Fold Cross Validation)对数据的训练集、验证集和测试集进行划分。训练完模型参数后把测试集数据放到光伏预测模型中,预测得到未来三天的光伏发电量。对比实验选择SVM和LSTM两种预测方法进行,实验结果表明XGBoost算法在预测光伏发电中具有较高的准确性和实用性。