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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?? ? ??雷達(dá)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(jī)?? ? ? ?無人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

隨著光伏發(fā)電技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，光伏發(fā)電功率預(yù)測成為了一個備受關(guān)注的研究領(lǐng)域。準(zhǔn)確的光伏發(fā)電功率預(yù)測可以幫助電網(wǎng)管理者更好地調(diào)度電力資源，提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性和可靠性。因此，如何有效地預(yù)測光伏發(fā)電功率成為了當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一。

在光伏發(fā)電功率預(yù)測的研究中，傳統(tǒng)的預(yù)測方法往往存在著精度不高、穩(wěn)定性差等問題。為了解決這些問題，研究人員們提出了各種各樣的預(yù)測模型和算法。在這其中，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BWO-VMD-KELM算法引起了廣泛關(guān)注。

BWO-VMD-KELM算法是一種新型的光伏發(fā)電功率預(yù)測算法，它將白鯨算法和變分模態(tài)分解(VMD)相結(jié)合，利用核極限學(xué)習(xí)機(jī)(KELM)來實(shí)現(xiàn)光伏發(fā)電功率的準(zhǔn)確預(yù)測。這一算法流程的提出，為光伏發(fā)電功率預(yù)測領(lǐng)域帶來了新的思路和方法。

首先，BWO-VMD-KELM算法利用白鯨算法對VMD中的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，提高了VMD的分解效果，從而更好地提取出光伏發(fā)電功率的特征信息。其次，通過核極限學(xué)習(xí)機(jī)的訓(xùn)練和優(yōu)化，將提取出的特征信息映射到高維空間中，實(shí)現(xiàn)了對光伏發(fā)電功率的精確建模和預(yù)測。這一算法流程不僅提高了預(yù)測精度，還提高了模型的穩(wěn)定性和泛化能力。

除此之外，BWO-VMD-KELM算法還具有較強(qiáng)的實(shí)用性和通用性。它可以適用于不同類型和規(guī)模的光伏發(fā)電系統(tǒng)，且對數(shù)據(jù)的要求較低，能夠處理包括季節(jié)性變化、天氣影響等在內(nèi)的多種復(fù)雜情況。因此，該算法在實(shí)際光伏發(fā)電功率預(yù)測中具有較高的應(yīng)用價值。

總的來說，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BWO-VMD-KELM算法為光伏發(fā)電功率預(yù)測提供了一種新的思路和方法。它不僅提高了預(yù)測精度和穩(wěn)定性，還具有較強(qiáng)的實(shí)用性和通用性。相信隨著該算法的進(jìn)一步研究和應(yīng)用，光伏發(fā)電功率預(yù)測技術(shù)將迎來新的發(fā)展和突破。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗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[J].? 2021.DOI:10.3969/j.issn.1002-087X.2021.04.017.

[2] 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)的滾動軸承故障診斷[J].軸承, 2021(9):6.

[3] 商立群李洪波侯亞東黃辰浩張建濤楊雷.基于VMD-ISSA-KELM的短期光伏發(fā)電功率預(yù)測[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2022, 50(21):138-148.

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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、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)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(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

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(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)輸問題、車輛協(xié)同無人機(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 無人機(jī)應(yīng)用方面

無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊(duì)、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)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(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 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強(qiáng)、雷達(dá)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(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合