梯度提升随机森林模型及其在日前出清电价预测中的应用

摘要

发电企业竞价上网需要对未来的电价进行预测,以指导其进行报价.针对电价预测问题,提出一种新的梯度提升随机森林模型,并应用于电价预测.该方法为集成学习方法,在随机森林模型的基础上应用梯度提升算法,有效结合Bagging与Boosting两种集成学习策略的优势,提高模型预测的准确性.将该模型应用于PJM日前市场的电价预测,结果表明,该模型优于传统的随机森林模型和提升树模型,能够在其基础上进一步提高电价预测的准确性.