基于樽海鞘优化算法与极限学习机的风电功率预测

基于樽海鞘优化算法与极限学习机的风电功率预测

近年来，随着环境保护意识的不断提高和对清洁能源的需求增长，风电场在可再生能源中的地位日益重要。对于风力发电厂，准确的风电功率预测是确保风电场安全运行和合理调度的关键所在。本文利用樽海鞘优化算法和极限学习机来实现风电场功率回归预测，并提供附有Matlab代码的详细说明。

首先，我们介绍樽海鞘优化算法。樽海鞘优化算法是一种基于群体智能的优化算法，模拟了樽海鞘生存和繁殖的机制，具有全局寻优能力和快速收敛速度。在该算法中，将问题转化为一个函数最优化问题，通过随机生成初始种群，逐步优化寻找最优解。本篇文章利用樽海鞘优化算法优化极限学习机的参数。

其次，介绍极限学习机。极限学习机是一种新型的神经网络模型，具有训练速度快、可扩展性强等优点。在模型训练中，将数据输入随机生成的输入层和输出层，通过线性回归方式学习隐层，得到最优模型。本篇文章中，将极限学习机用于风电功率的预测。

最后，我们给出具体步骤和Matlab代码实现。首先，读入风电场历史数据，包括风速、转速、变桨角度、发电机转矩、风电功率等参数。接着，采用樽海鞘优化算法寻找最优的极限学习机参数，并训练模型。最后，利用训练好的模型对未来风电场功率进行回归预测。以下为代码实现：