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🔥 内容介绍

随着光伏发电技术的不断发展和应用，光伏发电功率预测成为了一个备受关注的研究领域。准确的光伏发电功率预测可以帮助电网管理者更好地调度电力资源，提高电网的稳定性和可靠性。因此，如何有效地预测光伏发电功率成为了当前研究的热点之一。

在光伏发电功率预测的研究中，传统的预测方法往往存在着精度不高、稳定性差等问题。为了解决这些问题，研究人员们提出了各种各样的预测模型和算法。在这其中，基于白鲸算法优化变分模态分解结合核极限学习机的BWO-VMD-KELM算法引起了广泛关注。

BWO-VMD-KELM算法是一种新型的光伏发电功率预测算法，它将白鲸算法和变分模态分解(VMD)相结合，利用核极限学习机(KELM)来实现光伏发电功率的准确预测。这一算法流程的提出，为光伏发电功率预测领域带来了新的思路和方法。

首先，BWO-VMD-KELM算法利用白鲸算法对VMD中的参数进行优化，提高了VMD的分解效果，从而更好地提取出光伏发电功率的特征信息。其次，通过核极限学习机的训练和优化，将提取出的特征信息映射到高维空间中，实现了对光伏发电功率的精确建模和预测。这一算法流程不仅提高了预测精度，还提高了模型的稳定性和泛化能力。

除此之外，BWO-VMD-KELM算法还具有较强的实用性和通用性。它可以适用于不同类型和规模的光伏发电系统，且对数据的要求较低，能够处理包括季节性变化、天气影响等在内的多种复杂情况。因此，该算法在实际光伏发电功率预测中具有较高的应用价值。

总的来说，基于白鲸算法优化变分模态分解结合核极限学习机的BWO-VMD-KELM算法为光伏发电功率预测提供了一种新的思路和方法。它不仅提高了预测精度和稳定性，还具有较强的实用性和通用性。相信随着该算法的进一步研究和应用，光伏发电功率预测技术将迎来新的发展和突破。

📣 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] 赵辉,赵智立,王红君,等.光伏电站短期功率区间预测[J].  2021.DOI:10.3969/j.issn.1002-087X.2021.04.017.

[2] 郑小霞,蒋海生,刘静,等.基于变分模态分解与灰狼算法优化极限学习机的滚动轴承故障诊断[J].轴承, 2021(9):6.

[3] 商立群李洪波侯亚东黄辰浩张建涛杨雷.基于VMD-ISSA-KELM的短期光伏发电功率预测[J].电力系统保护与控制, 2022, 50(21):138-148.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合