基于XGBoost與LightGBM集成的 電動(dòng)汽車(chē)充電負(fù)荷預(yù)測(cè)模型
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：781 K
標(biāo)簽： 電動(dòng)汽車(chē) 負(fù)荷預(yù)測(cè) Stacking集成學(xué)習(xí)
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文檔介紹：隨著電動(dòng)汽車(chē)規(guī)?；l(fā)展，充電站負(fù)荷對(duì)電網(wǎng)造成一定影響，為保障電網(wǎng)平穩(wěn)運(yùn)行，提出一種基于極端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting，XGBoost)與輕量級(jí)梯度提升機(jī)(Light Gradient Boosting Machine，LightGBM)融合的電動(dòng)汽車(chē)充電負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。該方法運(yùn)用Stacking集成學(xué)習(xí)的策略：首先根據(jù)時(shí)間特征與歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)采用XGBoost與LightGBM算法構(gòu)建負(fù)荷預(yù)測(cè)的基學(xué)習(xí)器，然后采用嶺回歸(Ridge Regression，RR)算法將基學(xué)習(xí)器的輸出結(jié)果進(jìn)行融合之后輸出負(fù)荷預(yù)測(cè)值。為了對(duì)比多種不同的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，采用上海市嘉定區(qū)的充電站訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)，結(jié)果表明，該方法所構(gòu)建的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型相比單一算法模型具有更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，對(duì)電網(wǎng)平穩(wěn)運(yùn)行有一定理論及實(shí)用價(jià)值。
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