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申请/专利权人：北京瑞科同创科技股份有限公司;北京爱特瑞科软件开发有限责任公司

摘要：本申请提出一种基于可解释性与模型融合的风电功率预测方法及系统，所述方法包括：获取待预测时刻的数值天气预测数据及所述待预测时刻前的第一预设时长内各时刻的风电功率实测值、环境实测数据；将所述待预测时刻的数值天气预测数据及所述待预测时刻前的第一预设时长内各时刻的风电功率实测值、环境实测数据分别输入预先训练好的Boosting模块、Bagging模块中，并分别对所述Boosting模块、Bagging模块进行优化求解，得到所述待预测时刻的第一风电功率初始值和第二风电功率初始值；根据所述待预测时刻的第一风电功率初始值和第二风电功率初始值确定所述待预测时刻的风电功率预测值。本申请提出的技术方案，大大提高了风电功率超短期预测的精确度。

主权项：1.一种基于可解释性与模型融合的风电功率预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待预测时刻的数值天气预测数据及所述待预测时刻前的第一预设时长内各时刻的风电功率实测值、环境实测数据；将所述待预测时刻的数值天气预测数据及所述待预测时刻前的第一预设时长内各时刻的风电功率实测值、环境实测数据分别输入预先训练好的Boosting模块、Bagging模块中，并分别对所述Boosting模块、Bagging模块进行优化求解，得到所述待预测时刻的第一风电功率初始值和第二风电功率初始值；根据所述待预测时刻的第一风电功率初始值和第二风电功率初始值确定所述待预测时刻的风电功率预测值；其中，所述的Boosting模块是基于历史时段内各时刻的数值天气预测数据、风电功率实测值、环境实测数据和基于SHAP值的可解释性方法计算的第一比例系数、第二比例系数进行训练得到的；所述的Bagging模块是基于历史时段内各时刻的数值天气预测数据、风电功率实测值、环境实测数据和基于SHAP值的可解释性方法计算的第三比例系数、第四比例系数和第五比例系数进行训练得到的；所述第一比例系数的计算式如下： 式中，α为第一比例系数，shapmeanXgboost为XGBoost模型的shap值的平均值，trainXgboost为XGBoost模型预测值的中位数，y_baseXgboost为XGBoost模型预测值的均值，trainmean为第一预设时长内各时刻的风电功率实测值的平均值；所述第二比例系数的计算式如下： 式中，β为第二比例系数，shapmeanLightgbm为Lightgbm模型shap值的平均值，trainLightgbm为预测值的中位数，y_baseLightgbm为Lightgbm模型预测值的均值；所述第三比例系数的计算式如下： 式中，γ为第三比例系数，p为输入Bagging模块的特征个数；所述第四比例系数的计算式如下： 式中，λ为第四比例系数；所述第五比例系数的计算式如下：μ＝1-γ-λ式中，μ为第五比例系数。

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