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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡預測?? ? ??雷達通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機?? ? ? ?無人機

?? 內容介紹

隨著光伏發(fā)電技術的不斷發(fā)展，光伏發(fā)電功率預測成為了一個備受關注的研究領域。準確的光伏發(fā)電功率預測可以幫助電力系統(tǒng)運營商更好地調度電力資源，提高電力系統(tǒng)的運行效率和穩(wěn)定性。因此，研究人員們一直在努力尋找更加精準的光伏發(fā)電功率預測算法。

在這篇博文中，我們將介紹一種基于蜣螂算法優(yōu)化變分模態(tài)分解（DBO-VMD）結合核極限學習機（KELM）的光伏發(fā)電功率預測算法流程。首先，讓我們來了解一下這些算法的基本原理。

蜣螂算法是一種基于自然界蜣螂覓食行為的啟發(fā)式優(yōu)化算法，它模擬了蜣螂在尋找食物過程中釋放信息素的行為，通過信息素的濃度來引導蜣螂的移動，從而尋找到最優(yōu)解。變分模態(tài)分解（VMD）是一種信號處理方法，可以將復雜的信號分解成若干個具有不同頻率調制的本征模態(tài)函數(shù)（IMFs）。核極限學習機（KELM）是一種快速而有效的機器學習算法，它利用核技巧將輸入數(shù)據(jù)映射到高維特征空間，從而實現(xiàn)非線性建模。

結合這些算法，我們提出了一種光伏發(fā)電功率預測算法流程。首先，我們使用蜣螂算法對VMD中的參數(shù)進行優(yōu)化，得到了優(yōu)化的VMD（DBO-VMD）。接著，將DBO-VMD得到的IMFs作為KELM的輸入，訓練KELM模型，從而實現(xiàn)光伏發(fā)電功率的預測。

這種算法流程的優(yōu)勢在于，蜣螂算法的全局尋優(yōu)能力可以幫助我們更好地確定VMD中的參數(shù)，從而提高了VMD的分解效果；而KELM作為一種快速而有效的機器學習算法，可以在保證預測精度的情況下大大縮短訓練時間。因此，這種算法流程不僅能夠提高光伏發(fā)電功率預測的精度，還能夠提高算法的運行效率。

總的來說，基于蜣螂算法優(yōu)化變分模態(tài)分解結合核極限學習機的光伏發(fā)電功率預測算法流程在提高預測精度和算法效率方面具有明顯的優(yōu)勢，有望成為光伏發(fā)電功率預測領域的重要研究方向。希望通過我們的努力，能夠為光伏發(fā)電領域的發(fā)展做出一定的貢獻。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關閉報警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓練集和測試集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);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[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 );

?? 運行結果

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訓練集

----------------------------------------------------------

平均絕對誤差mae為：? ? ? ? ? ? 18.4895

平均誤差me為：? ? ? ? ? ? ? ? ?-0.0056171

均方誤差根rmse為：? ? ? ? ? ? ?23.6158

相關系數(shù)R2為：? ? ? ? ? ? ? ? ?0.96301

測試集

----------------------------------------------------------

平均絕對誤差mae為：? ? ? ? ? ? 29.4315

平均誤差me為：? ? ? ? ? ? ? ? ?-9.2153

均方誤差根rmse為：? ? ? ? ? ? ?37.2486

相關系數(shù)R2為：? ? ? ? ? ? ? ? ?0.91595

?? 參考文獻

[1] 王珂珂.計及新能源的電力現(xiàn)貨市場交易優(yōu)化研究[D].華北電力大學[2023-11-08].

[2] 岳有軍,劉英翰,趙輝,等.基于極點對稱模態(tài)分解-分散熵和改進烏鴉搜索算法-核極限學習機的短期負荷區(qū)間預測[J].科學技術與工程, 2020, 20(22):7.DOI:CNKI:SUN:KXJS.0.2020-22-027.

[3] 楊錫運,關文淵,劉玉奇,等.基于粒子群優(yōu)化的核極限學習機模型的風電功率區(qū)間預測方法[J].中國電機工程學報, 2015, 35(S1):146-153.DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.2015.S.020.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應用

生產(chǎn)調度、經(jīng)濟調度、裝配線調度、充電優(yōu)化、車間調度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學習和深度學習方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學習機（ELM）、核極限學習機（KELM）、BP、RBF、寬度學習、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風電預測、光伏預測、電池壽命預測、輻射源識別、交通流預測、負荷預測、股價預測、PM2.5濃度預測、電池健康狀態(tài)預測、水體光學參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關聯(lián)、航跡融合