?作者簡(jiǎn)介：熱愛(ài)科研的Matlab仿真開(kāi)發(fā)者，修心和技術(shù)同步精進(jìn)，

完整代碼、論文復(fù)現(xiàn)、期刊合作、論文輔導(dǎo)及科研仿真合作可私信。

??個(gè)人主頁(yè)：Matlab科研工作室

??個(gè)人信條：格物致知。

更多Matlab完整代碼及仿真定制內(nèi)容點(diǎn)擊??

智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)?? ? ??雷達(dá)通信?? ? ?無(wú)線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號(hào)處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動(dòng)機(jī)?? ? ? ?無(wú)人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

在當(dāng)今世界，光伏發(fā)電作為一種清潔、可再生的能源技術(shù)，正逐漸成為重要的能源供應(yīng)方式。然而，由于光伏發(fā)電的不穩(wěn)定性和可變性，精確預(yù)測(cè)光伏發(fā)電功率對(duì)于電網(wǎng)調(diào)度和能源管理至關(guān)重要。因此，開(kāi)發(fā)高效準(zhǔn)確的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)算法成為研究的熱點(diǎn)。

本文將介紹一種基于白鯨算法優(yōu)化變分模態(tài)分解（BWO-VMD）結(jié)合核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)算法步驟。該算法通過(guò)結(jié)合變分模態(tài)分解和核極限學(xué)習(xí)機(jī)，能夠提高預(yù)測(cè)精度和算法效率。

首先，我們需要了解變分模態(tài)分解（VMD）的原理。VMD是一種用于信號(hào)分解和模態(tài)分析的方法，能夠?qū)⒃夹盘?hào)分解為多個(gè)局部頻帶成分。VMD通過(guò)優(yōu)化問(wèn)題的方式，將信號(hào)分解為一系列窄帶子信號(hào)，每個(gè)子信號(hào)對(duì)應(yīng)一個(gè)模態(tài)函數(shù)。這些模態(tài)函數(shù)具有不同的頻率和幅值，能夠更好地描述原始信號(hào)的特征。

接下來(lái)，我們介紹白鯨算法（BWO）的基本原理。白鯨算法是一種基于自然界白鯨行為的優(yōu)化算法，模擬了白鯨覓食、交配和逃避捕食的行為。該算法通過(guò)迭代更新種群的位置和速度，以尋找最優(yōu)解。在本文中，我們將使用白鯨算法來(lái)優(yōu)化變分模態(tài)分解的參數(shù)，以獲得更好的分解結(jié)果。

核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，具有快速訓(xùn)練和良好的泛化能力。KELM通過(guò)隨機(jī)生成輸入權(quán)重和偏置，通過(guò)最小二乘法求解輸出權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)快速的預(yù)測(cè)過(guò)程。在本文中，我們將使用KELM作為光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)的模型。

接下來(lái)，我們將詳細(xì)介紹BWO-VMD-KELM算法的步驟。首先，我們通過(guò)白鯨算法優(yōu)化VMD的參數(shù)，包括分解層數(shù)和正則化參數(shù)。然后，將優(yōu)化得到的參數(shù)應(yīng)用于VMD，將原始光伏發(fā)電功率信號(hào)分解為多個(gè)模態(tài)函數(shù)。接下來(lái)，我們將提取每個(gè)模態(tài)函數(shù)的統(tǒng)計(jì)特征作為輸入特征，并將光伏發(fā)電功率作為輸出標(biāo)簽，構(gòu)建KELM模型。最后，我們使用訓(xùn)練好的KELM模型對(duì)未來(lái)的光伏發(fā)電功率進(jìn)行預(yù)測(cè)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，BWO-VMD-KELM算法在光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方面具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。與傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)算法相比，該算法能夠更好地捕捉光伏發(fā)電功率的非線性特征，并提高預(yù)測(cè)精度。此外，該算法具有較快的訓(xùn)練速度和較低的計(jì)算復(fù)雜度，適用于實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和大規(guī)模應(yīng)用。

綜上所述，基于白鯨算法優(yōu)化變分模態(tài)分解結(jié)合核極限學(xué)習(xí)機(jī)的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)算法具有很大的潛力。通過(guò)優(yōu)化分解參數(shù)和建立高效的預(yù)測(cè)模型，該算法能夠提高光伏發(fā)電功率的預(yù)測(cè)精度和算法效率，為光伏發(fā)電的可靠性和可持續(xù)發(fā)展做出貢獻(xiàn)。希望本文能夠?yàn)橄嚓P(guān)研究提供參考，推動(dòng)光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)算法的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報(bào)警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開(kāi)啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測(cè)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(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

[1] 趙輝,趙智立,王紅君,等.光伏電站短期功率區(qū)間預(yù)測(cè)[J].? 2021.DOI:10.3969/j.issn.1002-087X.2021.04.017.

[2] 趙輝,趙智立,王紅君,等.光伏電站短期功率區(qū)間預(yù)測(cè)[J].電源技術(shù), 2021, 45(4):5.

[3] 鄭小霞,蔣海生,劉靜,等.基于變分模態(tài)分解與灰狼算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的滾動(dòng)軸承故障診斷[J].軸承, 2021(9):6.

?? 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)，若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除

?? ?關(guān)注我領(lǐng)取海量matlab電子書(shū)和數(shù)學(xué)建模資料

?? ?私信完整代碼、論文復(fù)現(xiàn)、期刊合作、論文輔導(dǎo)及科研仿真定制

1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫(kù)調(diào)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(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問(wèn)題（TSP）、車輛路徑問(wèn)題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、車輛協(xié)同無(wú)人機(jī)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(wú)人機(jī)應(yīng)用方面

無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無(wú)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(biāo)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(hào)處理方面

信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng)

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合