⛄一、遗传算法简介1 引言2 遗传算法理论 2.1 遗传算法的生物学基础2.2 遗传算法的理论基础2.3 遗传算法的基本概念2.4 标准的遗传算法2.5 遗传算法的特点2.6 遗传算法的改进方向3 遗传算法流程4 关键参数说明⛄二、BP神经网络简介1 BP神经网络概述 BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出
0 项目背景0.1 任务介绍2022年kdd cup提供了龙源电力集团有限公司独特的空间动态风力预测数据集：其中包括风力涡轮机的空间分布，以及时间、天气和涡轮机内部状态等动态背景因素。该数据集的预测目标是134个风机各自在未来时刻下的输出功率。任务说明数据中各字段含义如下：官方基线考虑到风电场的特殊性，不同风机间的地理位置也是序列预测的一个重要参考价值。不过本文更关注于与该项目类似的场景，多时间序
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2024-01-08 18:21:43
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一、EMD简介1 经验模态分解 EMD的本质是由数据的特征时间尺度来获得数量不同的本征模函数（intrinsic mode function,IMF），不同的本征模分量IMF代表不同的特征波动序列，使原始数据的波动特征在不同时间尺度下突显出来，由于5种环境时间序列具有一定的随机性和间断性，通过EMD分解，可在丰富输入变量多样性的同时，根据得到的IMF分量，突出环境序列在不同时间尺度下的局部特
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2022-04-06 18:37:45
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一、EMD简介1 经验模态分解EMD的本质是由数据的特征时间尺度来获得数量不同的本征模函数（intrinsic mode function,IMF），不同的本征模分量IMF代表不同的特征波动序列，使原始数据的波动特征在不同时间尺度下突显出来，由于5种环境时间序列具有一定的随机性和间断性，通过EMD分解，可在丰富输入变量多样性的同时，根据得到的IMF分量，突出环境序列在不同时间尺度下的局部特性，反映出原始环境序列的波动性、周期性和趋势变化，其具体分解过程如下：1）对于一个原始数据序列x(t)，找到它所有
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2021-11-08 13:42:25
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一、EMD简介1 经验模态分解EMD的本质是由数据的特征时间尺度来获得数量不同的本征模函数（intrinsic mode function,IMF），不同的本征模分量IMF代表不同的特征波动序列，使原始数据的波动特征在不同时间尺度下突显出来，由于5种环境时间序列具有一定的随机性和间断性，通过EMD分解，可在丰富输入变量多样性的同时，根据得到的IMF分量，突出环境序列在不同时间尺度下的局部特性，反映出原始环境序列的波动性、周期性和趋势变化，其具体分解过程如下：1）对于一个原始数据序列x(t)，找到它所有
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2021-11-08 14:17:57
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一、灰狼算法简介1 前言： 灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法，它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。近年来受到了学者的广泛关注，它己被成功地应用到了车间调度、参数优化、图
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2021-11-08 14:15:43
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一、灰狼算法简介1 前言： 灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法，它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。近年来受到了学者的广泛关注，它己被成功地应用到了车间调度、参数优化、图
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2021-11-08 15:54:09
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一、灰狼算法简介二、 LSTM简介1 LSTM控制流程
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2022-04-07 11:49:38
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在过去，国内发电以煤、石油和天然气等不可再生资源为主，然而这并不利于环境保护，而且不可再生资源的存量已经越来越少。因此，更加环保的、可再生的新能源就成为了替代资源并已经逐渐应用于发电领域。其中，风能是未来最有前景的新能源之一。去年我国风电发电量4057亿千瓦时，差不多相当于四个三峡电站2019年的发电量。 然而风能发电也存在一定的局限性。随机变化的风速、风向导致风电场输出功率具有波动性、
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2023-12-25 12:47:25
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1 内容介绍风电功率预测为电网规划提供重要的依据,研究风电功率预测方法对确保电网在安全稳定运行下接纳更多的风电具有重要的意义.针对极限学习机(ELM)回归模型预测结果受输入参数影响的问题,现将樽海鞘算法优化算法(SSA)应用于ELM中,提出了一种基于樽海鞘算法优化极限学习机的风功率预测方法.该方法首先将数值天气预报信息(NWP)数据进行数据预处理,并构建出训练样本集,随后建立ELM模型
一、简介1 粒子群算法的概念粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解．PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。2 粒子群算法分析2.1基本思想粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的
原创
2021-11-08 10:36:42
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一、简介1 粒子群算法的概念粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解．PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。2 粒子群算法分析2.1基本思想粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的
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2021-08-07 09:22:51
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一、简介1 粒子群算法的概念粒子群优化算
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2022-04-07 16:44:45
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?1 概述 风力发电是近年来发展最快的新能源发电技术，但由于自身的随机性和间歇性，大 规 模 风 电 并 网对电力系统的运行造成许多不利影响
。
因此，风功率预测成为了电力部门广泛采用的技术手段。
然而，当前的预测方法并不能给出精确的结果，只 有对预测误差建立准确的概率模型才能帮助系统更加有效地运行［1］
。目前，已经有很多建立风电功率预测误差模型的研究成果
。 太阳能是世界
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2024-07-17 21:27:48
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?1 概述目前研究中大多采用风功率的预测信息进行电力系统的优化决策。而预测误差的存在给电网的运行决策带来重大影响,造成现有调度有时向风电场发出的有功指令不得不低于风功率预测的数据，出现弃风现象[2]。预测误差信息对于不确定性的建模及辅助决策有重要的意义，包括电力市场中的风电交易，储能容量的配置、备用配置、计算概率潮流、最优机组组合及经济调度13]。文献[4]表明风功率预测误差随着预测尺度的增加而增
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2023-11-04 22:34:51
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1 案例背景提出一种高效准确的风电功率预测方法。将灰色理论预测模型、深
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2022-02-22 14:26:59
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1 案例背景提出一种高效准确的风电功率预测方法。将灰色理论预测模型、深度置信网络模型相结合构建风电功率预测组合模型,实现了风电中长期功率的高精度预测。仿真结果表明,选取适当的网络参数,输入相同样本测试集,该方法预测误差较小、运算效率较高。2 现成案例（代码+参考文献）1. 【风电功率预测】基于matlab EMD优化LSTM风电功率预测【含Matlab源码 1402期】2. 【风电功率预测】基于matlab灰狼算法优化LSTM风电功率预测【含Matlab源码 1392期】3. 【风电功率预测】基于
原创
2021-11-29 15:26:17
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1 案例背景提出一种高效准确的风电功率预测方法。将灰色理论预测模型、深度置信网络模型相结合构建风电功率预测组合模型
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2022-02-25 09:36:18
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1 案例背景提出一种高效准确的风电功率预测方法。将灰色理论预测模型、深度置信网络模型相结合构建风电功率预测组合模型,实现了风电中长期功率的高精度预测。仿真结果表明,选取适当的网络参数,输入相同样本测试集,该方法预测误差较小、运算效率较高。2 现成案例（代码+参考文献）1. 【风电功率预测】基于matlab EMD优化LSTM风电功率预测【含Matlab源码 1402期】2. 【风电功率预测】基于matlab灰狼算法优化LSTM风电功率预测【含Matlab源码 1392期】3. 【风电功率预测】基于
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2021-11-29 15:03:38
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## 神经网络Python风电功率预测
### 1. 简介
神经网络是一种通过模拟人类神经系统来进行预测和学习的算法。风电功率预测是指根据历史的风速和其他气象因素，预测风电场未来某个时间段内的发电功率。在本文中，我们将使用Python编程语言来实现神经网络进行风电功率预测。
### 2. 流程图
下图展示了整个风电功率预测的流程：
```mermaid
flowchart TD
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2023-08-21 09:27:25
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