简介： 基于深层特征组合的电网新能源消纳能力预测方法，包括两部分内容，分别为特征选择与特征组合；第一阶段，特征选择；首先从数据中提取特征，作为模型的输入，然后经过方差特征选择去掉方差小的特征，接着使用递归式特征消除进行特征选择；第二个阶段，特征组合；通过XGBoost与LightGBM方法来组合特征，建立了一个混合模型，将由XGBoost和LightGBM算法产生的预测结合起来，进行集成预测，XGBoost与LightGBM模型中的参数是通过网格搜索技术进行优化调整的。本发明在考虑风电消纳能力预测特征的复杂性的基础上，以提升预测精度为目标，该方法采用了不依赖经验的特征组合方法，采用基于不同特征组合的多模型进行预测。