【光伏发电预测】基于白鲸算法优化变分模态分解结合核极限学习机BWO-VMD-KELM实现光伏发电功率预测附Matlab代码 创新点，适合发表
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内容介绍
在当今世界，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源技术，正逐渐成为重要的能源供应方式。然而，由于光伏发电的不稳定性和可变性，精确预测光伏发电功率对于电网调度和能源管理至关重要。因此，开发高效准确的光伏发电功率预测算法成为研究的热点。
本文将介绍一种基于白鲸算法优化变分模态分解（BWO-VMD）结合核极限学习机（KELM）的光伏发电功率预测算法步骤。该算法通过结合变分模态分解和核极限学习机，能够提高预测精度和算法效率。
首先，我们需要了解变分模态分解（VMD）的原理。VMD是一种用于信号分解和模态分析的方法，能够将原始信号分解为多个局部频带成分。VMD通过优化问题的方式，将信号分解为一系列窄带子信号，每个子信号对应一个模态函数。这些模态函数具有不同的频率和幅值，能够更好地描述原始信号的特征。
接下来，我们介绍白鲸算法（BWO）的基本原理。白鲸算法是一种基于自然界白鲸行为的优化算法，模拟了白鲸觅食、交配和逃避捕食的行为。该算法通过迭代更新种群的位置和速度，以寻找最优解。在本文中，我们将使用白鲸算法来优化变分模态分解的参数，以获得更好的分解结果。
核极限学习机（KELM）是一种基于人工神经网络的机器学习算法，具有快速训练和良好的泛化能力。KELM通过随机生成输入权重和偏置，通过最小二乘法求解输出权重，从而实现快速的预测过程。在本文中，我们将使用KELM作为光伏发电功率预测的模型。
接下来，我们将详细介绍BWO-VMD-KELM算法的步骤。首先，我们通过白鲸算法优化VMD的参数，包括分解层数和正则化参数。然后，将优化得到的参数应用于VMD，将原始光伏发电功率信号分解为多个模态函数。接下来，我们将提取每个模态函数的统计特征作为输入特征，并将光伏发电功率作为输出标签，构建KELM模型。最后，我们使用训练好的KELM模型对未来的光伏发电功率进行预测。
实验结果表明，BWO-VMD-KELM算法在光伏发电功率预测方面具有较高的准确性和稳定性。与传统的预测算法相比，该算法能够更好地捕捉光伏发电功率的非线性特征，并提高预测精度。此外，该算法具有较快的训练速度和较低的计算复杂度，适用于实时预测和大规模应用。
综上所述，基于白鲸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具有很大的潜力。通过优化分解参数和建立高效的预测模型，该算法能够提高光伏发电功率的预测精度和算法效率，为光伏发电的可靠性和可持续发展做出贡献。希望本文能够为相关研究提供参考，推动光伏发电功率预测算法的进一步发展和应用。
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] 赵辉,赵智立,王红君,等.光伏电站短期功率区间预测[J].电源技术, 2021, 45(4):5.
[3] 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.