BWO-VMD-KELM时间序列预测，白鲸优化算法， 原创效果好~可直接运行
BWO-VMD-KELM时间序列预测，白鲸优化算法， 原创效果好~可直接运行
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内容介绍
随着光伏发电技术的不断发展和应用，光伏发电功率预测成为了一个备受关注的研究领域。准确的光伏发电功率预测可以帮助电网管理者更好地调度电力资源，提高电网的稳定性和可靠性。因此，如何有效地预测光伏发电功率成为了当前研究的热点之一。
在光伏发电功率预测的研究中，传统的预测方法往往存在着精度不高、稳定性差等问题。为了解决这些问题，研究人员们提出了各种各样的预测模型和算法。在这其中，基于白鲸算法优化变分模态分解结合核极限学习机的BWO-VMD-KELM算法引起了广泛关注。
BWO-VMD-KELM算法是一种新型的光伏发电功率预测算法，它将白鲸算法和变分模态分解(VMD)相结合，利用核极限学习机(KELM)来实现光伏发电功率的准确预测。这一算法流程的提出，为光伏发电功率预测领域带来了新的思路和方法。
首先，BWO-VMD-KELM算法利用白鲸算法对VMD中的参数进行优化，提高了VMD的分解效果，从而更好地提取出光伏发电功率的特征信息。其次，通过核极限学习机的训练和优化，将提取出的特征信息映射到高维空间中，实现了对光伏发电功率的精确建模和预测。这一算法流程不仅提高了预测精度，还提高了模型的稳定性和泛化能力。
除此之外，BWO-VMD-KELM算法还具有较强的实用性和通用性。它可以适用于不同类型和规模的光伏发电系统，且对数据的要求较低，能够处理包括季节性变化、天气影响等在内的多种复杂情况。因此，该算法在实际光伏发电功率预测中具有较高的应用价值。
总的来说，基于白鲸算法优化变分模态分解结合核极限学习机的BWO-VMD-KELM算法为光伏发电功率预测提供了一种新的思路和方法。它不仅提高了预测精度和稳定性，还具有较强的实用性和通用性。相信随着该算法的进一步研究和应用，光伏发电功率预测技术将迎来新的发展和突破。
部分代码
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据
res = xlsread(’数据集.xlsx’);
%% 划分训练集和测试集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)’;
T_train = res(temp(1: 240), 13)’;
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)’;
T_test = res(temp(241: end), 13)’;
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax(’apply’, P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test = ind2vec(T_test );
⛳️ 运行结果
参考文献
[1] 赵辉,赵智立,王红君,等.光伏电站短期功率区间预测[J]. 2021.DOI:10.3969/j.issn.1002-087X.2021.04.017.
[2] 郑小霞,蒋海生,刘静,等.基于变分模态分解与灰狼算法优化极限学习机的滚动轴承故障诊断[J].轴承, 2021(9):6.
[3] 商立群李洪波侯亚东黄辰浩张建涛杨雷.基于VMD-ISSA-KELM的短期光伏发电功率预测[J].电力系统保护与控制, 2022, 50(21):138-148.