DBO-VMD-KELM时间序列预测，蜣螂优化算法，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，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力系统运营商更好地调度电力资源，提高电力系统的运行效率和稳定性。因此，研究人员们一直在努力寻找更加精准的光伏发电功率预测算法。
在这篇博文中，我们将介绍一种基于蜣螂算法优化变分模态分解（DBO-VMD）结合核极限学习机（KELM）的光伏发电功率预测算法流程。首先，让我们来了解一下这些算法的基本原理。
蜣螂算法是一种基于自然界蜣螂觅食行为的启发式优化算法，它模拟了蜣螂在寻找食物过程中释放信息素的行为，通过信息素的浓度来引导蜣螂的移动，从而寻找到最优解。变分模态分解（VMD）是一种信号处理方法，可以将复杂的信号分解成若干个具有不同频率调制的本征模态函数（IMFs）。核极限学习机（KELM）是一种快速而有效的机器学习算法，它利用核技巧将输入数据映射到高维特征空间，从而实现非线性建模。
结合这些算法，我们提出了一种光伏发电功率预测算法流程。首先，我们使用蜣螂算法对VMD中的参数进行优化，得到了优化的VMD（DBO-VMD）。接着，将DBO-VMD得到的IMFs作为KELM的输入，训练KELM模型，从而实现光伏发电功率的预测。
这种算法流程的优势在于，蜣螂算法的全局寻优能力可以帮助我们更好地确定VMD中的参数，从而提高了VMD的分解效果；而KELM作为一种快速而有效的机器学习算法，可以在保证预测精度的情况下大大缩短训练时间。因此，这种算法流程不仅能够提高光伏发电功率预测的精度，还能够提高算法的运行效率。
总的来说，基于蜣螂算法优化变分模态分解结合核极限学习机的光伏发电功率预测算法流程在提高预测精度和算法效率方面具有明显的优势，有望成为光伏发电功率预测领域的重要研究方向。希望通过我们的努力，能够为光伏发电领域的发展做出一定的贡献。
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
训练集
----------------------------------------------------------
平均绝对误差mae为： 18.4895
平均误差me为： -0.0056171
均方误差根rmse为： 23.6158
相关系数R2为： 0.96301
测试集
----------------------------------------------------------
平均绝对误差mae为： 29.4315
平均误差me为： -9.2153
均方误差根rmse为： 37.2486
相关系数R2为： 0.91595
参考文献
[1] 王珂珂.计及新能源的电力现货市场交易优化研究[D].华北电力大学[2023-11-08].
[2] 岳有军,刘英翰,赵辉,等.基于极点对称模态分解-分散熵和改进乌鸦搜索算法-核极限学习机的短期负荷区间预测[J].科学技术与工程, 2020, 20(22):7.DOI:CNKI:SUN:KXJS.0.2020-22-027.
[3] 杨锡运,关文渊,刘玉奇,等.基于粒子群优化的核极限学习机模型的风电功率区间预测方法[J].中国电机工程学报, 2015, 35(S1):146-153.DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.2015.S.020.