本发明属于新能源发电出力预测技术领域，公开了一种基于改进随机森林方法的风光发电出力的短期预测方法，采用遗传算法获取随机森林方法最优的初始参数，基于风光发电和天气历史数据，采用随机森林方法进行短期风光发电出力的预测；预测过程包括：随机森林方法的线下训练过程和改进随机森林方法的在线预测；线下训练过程包括生成训练集，采用遗传算法获得随机森林最优特性参数，采用随机森林方法进行模型训练。本发明不需要对训练数据做额外修正，对异常数据和系统噪声有较高的容忍度。本发明采用遗传算法对随机森林决策树的参数值进行最优设置，保证随机森林算法达到最优的分类精度和识别速率。
声明：
“基于改进随机森林方法的风光发电出力的短期预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
985
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
