[发明专利]一种基于特征工程的XGboost风速短期预测方法

摘要

本发明公开了一种基于特征工程的用于风电机组风速预测的方法，提供了一种能够对风能的属性进行更准确表征的良好模型。该方法的主要步骤包括：一、采集风电机组端风速数据，构建基础的基于时间序列的风速原始数据集；二、对原始数据集进行数据预处理，将风速时间序列包含的数字特征提取出来形成特征序列，与原有时间序列结合成为风速时间‑特征序列，作为预测模型的输入；三、采用XGboost算法对步骤二提取风速时间—特征序列进行训练建模，得到风速预测模型；四、采用风速预测模型对风速时间‑特征序列进行预测，得到风速预测数据。该方法创新性的将特征选择与特征提取结合起来，构建风速时间‑特征序列做为预测模型输入，该模型能够进一步提高风速预测的精度。