研究目的
通过提出一种以集成模型作为基学习器并纳入历史输出数据作为新特征的装袋模型，以提高光伏发电预测的准确性。
研究成果
基于历史数据特征提出的集成学习器装袋模型，其性能优于采用默认特征的单模型学习器装袋模型。该模型在某些情况下将错误率降低了50%甚至更多。然而，要实现更高的准确率仍需进一步改进。
研究不足
MAE指标仍然相当高，表明该模型需要进一步改进才能被视为准确。该研究未对每个基学习器的超参数进行优化调整，而这本有可能进一步降低误差。
中文（中国）
▾
基于历史输出数据的集成学习Bagging模型在光伏预测中的应用
DOI：10.3390/en13061438
期刊：Energies
出版年份：2020
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
众所周知，全球能源生产趋势正从传统化石燃料向可持续能源转变。为减少温室气体排放，应提高可再生能源比例，其中太阳能和风能通常引领着这一能源变革。然而可再生能源高度依赖天气条件且具有间歇性发电特性，因而存在不确定性与波动性。这可能导致电力系统出现波动与不确定性，因此准确预测可再生能源输出至关重要。针对这一问题，大量研究聚焦于预测模型，机器学习是其中的典型方法。本文采用装袋模型预测太阳能输出。装袋模型通常以决策树作为基学习器，但为提高预测精度，我们提出以集成模型作为基学习器并加入历史输出数据作为新特征的装袋模型。我们将随机森林、XGBoost和LightGBM等集成模型设为基学习器，同时采用历史输出数据作为新特征。结果表明：基于集成学习器的装袋模型（使用历史数据特征）比采用单一模型学习器及默认特征的装袋模型具有更高预测精度。
作者：
Sunghyeon Choi，Jin Hur
AI智能分析
纠错
研究概述
实验方案
SCI高频之选
查看全部>
-
智能分析： Yokogawa AQ6370D是一款性能卓越的光谱分析仪，适用于光通信领域以及光放大器（EDFA）的测量和评估。其高波长分辨率、精准度和宽动态范围使其成为实验室和工业环境中的理想选择。虽然设备体积较大且预热时间较长，但其丰富的接口和出色的显示屏设计弥补了这些不足，整体是一款值得推荐的光谱分析仪。获取实验方案
-
智能分析： ZEISS EVO系列是一款高性能模块化扫描电子显微镜，适用于材料科学、生命科学及工业质量控制等领域。其先进的技术特性包括高分辨率、广泛加速电压范围和集成EDS系统。该产品操作直观，支持多用户环境，适合科学研究和工业应用。然而，价格信息缺失以及潜在的维护成本可能是其需要注意的方面。总体而言，ZEISS EVO系列表现优秀，值得推荐给专业用户。获取实验方案 -
智能分析： ZEISS Crossbeam系列是蔡司公司推出的一款高端光电分析设备，结合了场发射扫描电子显微镜（FE-SEM）和聚焦离子束（FIB）的功能，适用于材料科学、纳米技术和半导体行业等多个领域。其高分辨率成像能力和自动化样品制备功能使其成为高通量分析的理想选择。此外，该设备支持多种检测器，具备强大的多功能性，是高精度研究和工业应用的利器。然而，由于其高端定位，设备成本较高且操作需要专业技能。总体而言，该设备表现卓越，为科学研究和工业应用提供了先进的解决方案。获取实验方案 -
智能分析： Axio Observer是一款专为金相学研究设计的倒置显微镜系统，以其高效的设计和蔡司知名的光学技术为特色。它能够快速、灵活地分析大量样品，并支持自动化操作，适用于多种应用场景，包括晶粒尺寸分析、非金属夹杂物检测等。然而，其重量较大且光源寿命较短，可能对使用者提出了额外的维护和空间管理需求。总体而言，这款产品在性能和可靠性方面表现出色，特别适合专业实验室使用。获取实验方案 -
型号：ZEISS LSM 990 Spectral Multiplex
智能分析： ZEISS LSM 990 Spectral Multiplex是一款定位于高端科研机构的光谱成像系统，具有卓越的光谱分辨率和自动化功能，适用于复杂的生物、医学及材料科学实验。其高效的荧光标签分离能力和多功能自动化设计为用户提供了强大的实验支持。然而，高昂的价格和一定的学习曲线可能对中小型实验室构成挑战。总体而言，这是一款性能优越、适应性强的高端实验设备。获取实验方案 -
智能分析： ZEISS Sigma 300 with RISE是蔡司公司推出的一款高端光谱分析仪，集成了拉曼成像和扫描电子显微镜技术，能够提供高质量的化学和结构分析。其功能强大，支持多领域应用，但设备价格较高且操作学习曲线可能较陡。适用于科研机构和高端实验室，是材料科学和生命科学领域的理想选择。获取实验方案
立即咨询
加载中....
论文纠错
您正在对论文“基于历史输出数据的集成学习Bagging模型在光伏预测中的应用”进行纠错
纠错内容
联系方式（选填）
设备询价
称呼
电话
+86
单位名称
用途
期望交货周期
产品预约
称呼
电话
+86
单位名称
用途
期望交货周期