一种基于组合模型的可再生能源消纳潜力预测方法及应用

本发明公开了一种基于组合模型的可再生能源消纳潜力预测方法，包括：获取可再生能源渗透潜力指标，分别采用长短期记忆网络模型、多元线性回归模型、最小二乘支持向量机模型和随机森林模型对指标进行单模型预测；基于单模型预测结果建立组合预测模型，并构建以最小化平均绝对百分比误差为目标函数的约束条件并引入贴现因子矩阵；通过量子编码和声算法优化贴现因子矩阵，迭代生成新和谐解并更新量子编码和声记忆库；根据优化后的贴现因子矩阵计算权重系数，输出量子编码和声记忆库与组合预测模型的联合预测结果。其可以解决现有可再生能源消纳潜力预测中存在的多因素综合考量不足、单模型适用范围有限、不同预测时段数据特征不一致的问题。