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🔥 内容介绍
随着气候变化的日益严重,可再生能源的重要性越来越被人们所认识和重视。风能作为一种广泛可利用的可再生能源,受到了广泛关注。然而,由于风能的不稳定性和不可控性,风电预测成为了风电行业中一个非常重要的问题。准确地预测风电的发电量可以帮助调度风电场的运行,提高发电效率,减少能源浪费。
为了解决风电预测的问题,研究人员提出了各种各样的预测算法。其中,极限学习机(ELM)是一种基于单层前向神经网络的机器学习算法,具有快速训练速度和良好的泛化能力。然而,由于ELM的参数选择对其性能有很大的影响,如何选择合适的参数成为了一个挑战。
为了解决ELM参数选择的问题,本文提出了一种基于猎食者算法的优化方法,称为HPO-ELM。猎食者算法是一种模拟自然界中食物链关系的优化算法,通过模拟猎食者的行为来寻找最优解。在HPO-ELM中,猎食者算法被用于优化ELM的参数选择,以提高其预测性能。
HPO-ELM的算法流程如下:
- 收集风电数据集:首先,需要收集风电数据集,包括风速、风向、温度等相关数据。这些数据将用于训练和测试风电预测模型。
- 数据预处理:对收集到的风电数据进行预处理,包括数据清洗、缺失值处理、特征选择等。预处理的目的是提高模型的预测性能和稳定性。
- 参数初始化:初始化ELM模型的参数,包括隐含层节点数、输入权重和偏置。这些参数将在优化过程中被调整。
- 猎食者算法优化:利用猎食者算法对ELM模型的参数进行优化。猎食者算法通过模拟猎食者的行为,如寻找猎物、追踪和攻击猎物等,来寻找最优解。在HPO-ELM中,猎食者算法被用于优化ELM的参数选择,以提高其预测性能。
- 模型评估:使用优化后的ELM模型对测试数据进行预测,并计算预测结果与实际结果之间的误差。常用的评估指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等。
- 结果分析:对优化后的ELM模型的预测结果进行分析和解释。通过分析预测结果,可以评估模型的预测性能和稳定性,为风电行业提供决策支持。
通过以上流程,HPO-ELM可以有效地优化极限学习机的参数选择,提高风电预测的准确性和稳定性。猎食者算法作为一种优化算法,具有全局收敛性和较强的搜索能力,可以帮助寻找到更好的参数组合,从而提高模型的预测能力。
总之,基于猎食者算法优化极限学习机HPO-ELM实现风电预测算法流程是一个非常有前景和挑战性的研究方向。通过合理地选择和优化参数,可以提高风电预测的准确性和稳定性,为风电行业的发展做出贡献。希望本文的介绍能够为相关研究提供一定的参考和启发。
📣 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] 刘帅.基于海洋捕食者算法优化极限学习机的光伏系统发电功率短期预测[J].信息技术与信息化, 2023(5):55-59.
[2] 高天祯.基于风电功率区间预测的电网风电接纳能力评估[D].兰州理工大学[2023-11-03].