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申请/专利权人：东南大学;国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司;中国电力科学研究院有限公司;国网电力科学研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司

摘要：本发明公开一种基于NCA‑融合回归树模型的光伏功率预测方法，预测方法如下：从光伏电站获取光伏输出功率信息和气象信息，并对采集到的原始数据进行数据预处理；对NCA模型进行参数优化，通过优化后的NCA模型计算处理后的气象数据相对于发电功率的权重；将计算所得的权重大于阈值的特征提取出来，形成新的数据集，通过bag方式利用新的数据集训练集成树，并对集成的树模型进行参数寻优。本发明预测方法通过对原始数据进行预处理，解决不良数据对模型影响，消除了不同特征数量级的差距对目标函数的影响，从而能够更有效的挖掘高相关性特征，通过优化后的NCA模型对特征进行分析，计算每个特征的重要度，提取重要度高的特征作为训练集，降低模型复杂度。

主权项：1.一种基于NCA-融合回归树模型的光伏功率预测方法，其特征在于，所述预测方法包括如下步骤：S1：原始数据预处理从光伏电站获取光伏输出功率信息和气象信息，并对采集到的原始数据进行数据预处理；S2:权重计算对NCA模型进行参数优化，通过优化后的NCA模型计算所述S1中处理后的气象数据特征相对于发电功率的权重；S3：特征筛选将所述S2计算所得的权重大于阈值的特征提取出来，形成新的数据集；S4：树模型集成通过所述S3中新的数据集训练多个回归树模型，通过bag方式对所得树模型进行集成，并对集成的树模型进行参数寻优；所述S2中参数优化为采用5折交叉验证的方法，对每个正则项系数备选值分别训练NCA模型，计算相应损失，取5折损失的平均值作为对应正则项系数模型的最终损失，选取损失最小的正则项系数为最优NCA模型；所述S4的集成的树模型参数寻优采用网格法，对bag集成树模型的最小叶个数和最优数个数进行优化，最小叶个数的优化范围为1-200，最优树个数范围为1-100。

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