SSA优化LSTM-XGBoost

结合时序建模与非线性拟合的优势，用于短期光伏功率预测。

Nan, Feng · Dongming, Song · Zhaoliang, Liu · Guangsheng, Wu

2023

技术优势

精度更高

通过SSA优化模型参数，充分发挥LSTM和XGBoost各自的优势，预测精度得到提升。

稳定性更强

采用误差倒数法加权融合预测结果，减少单一模型的波动，增强预测的稳定性。

自动调参

利用SSA算法自动调整模型参数，避免人工调参的繁琐和试错成本。

应用场景

• 光伏功率预测：提供更准确的短期功率预测，减少光伏出力不确定性。
• 可再生能源并网调度：预测结果帮助电网调度应对光伏波动。
• 智能电网能源管理：用于能源管理系统中优化调度和负荷平衡。
• 数据驱动预测：作为数据驱动方法，从历史数据中学习模式进行预测。