准确预测太阳辐射对于高效利用光伏能源具有重要意义,为提高太阳辐射预测精度,提出一种新的基于水平精度和方向精度的多目标优化集成学习框架.首先,利用奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)方法将太阳辐射数据分解成一系列信号组;然后,运用带精英策略的非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGAII)优化的最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)对每个分量信号进行预测;接着,用聚类方法将各分量信号进行样本聚类;最后,运用NSGAII-LSSVM方法分别对样本结果进行集成得到预测结果.以意大利2017年太阳辐射数据作为仿真数据,将该模型与LSSVM、单目标优化的集成学习模型等8个基准模型进行对比.研究结果表明,所提出的多目标优化集成学习框架具有更好的优越性,在方向精度、水平精度和稳健性上均具有很好的效果.
多目标优化 太阳辐射 非支配遗传算法 最小二乘支持向量机 聚类