基于提升回归树与随机森林的风电功率集成预测方法

摘要

为实现准确的风电功率预测,提出了一种基于提升回归树与随机森林的风电功率集成预测方法.在建立预测模型的第1阶段,首先使用提升回归树建立初始的预测模型,然后计算训练残差;在第2阶段,采用随机森林算法,对训练集上得到的残差进行学习.两阶段的模型相加,得到最终的预测模型.以IEEE能源预测工作组提供的风电功率预测数据进行了测试,所提预测模型得到的结果的均方根误差为0.1488,相比其他方法,预测精度有明显的改善,结果表明,该预测方法可以有效地提取数据中包含的信息.