基于XGBoost扩展金融因子的风电功率预测方法

现有风电功率预测模型的主要输入特征包括气象数据和功率数据, 高精度气象数据获取困难、数据间潜在关系难以表示、预测模型收敛缓慢, 提出基于极端梯度提升回归树算法(XGBoost)扩展金融因子的超短期风电功率预测新方法，以及基于风电时序数据衍生金融因子的预测模型.采用具有较高预测准确率与较快训练速度的XGBoost算法进行预测, 使得预测模型快速收敛.在中国内蒙古某风电场的风电功率数据集与德国Tennet公司风电功率数据集上进行实验验证.实验结果表明,以R2score为例，所提方法与基准方法相比提升约14.71%. 所提方法中的建模与预测合计时间不超过500 ms.