基于蜣螂优化算法DBO优化的VMD-KELM光伏发电短期功率预测(Matlab代码实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、数据、文章

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💥1 概述

基于蜣螂优化算法（DBO）优化的VMD-KELM光伏发电短期功率预测，是一种先进的预测方法。VMD-KELM是一种将变分模态分解（VMD）和内核极限学习机（KELM）结合起来的方法，可以有效地分解光伏发电功率信号，提取出多个频率分量，并利用KELM算法进行预测。

而DBO是一种新型的人工智能优化算法，它模仿大自然中蚂蚁和蜜蜂等昆虫在觅食时的行为，通过模拟蚂蚁寻找食物的过程，来求解最优化问题。

因此，基于DBO优化的VMD-KELM方法可以有效地优化预测模型，提高预测精度。这种方法运用先进的人工智能技术，可在光伏发电短期功率预测中得到广泛应用。

基于蜣螂优化算法（Dragonfly Optimization Algorithm, DBO）优化的VMD-KELM（Variational Mode Decomposition-Kernel Extreme Learning Machine）光伏发电短期功率预测是一种利用蜣螂优化算法对VMD-KELM模型进行参数优化的方法。

光伏发电短期功率预测是指利用历史的气象和发电数据，通过建立数学模型，预测未来一段时间内光伏发电的功率输出。VMD-KELM是一种基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）和核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine, KELM）的预测模型。VMD-KELM模型通过将原始数据分解成多个尺度的模态函数，然后使用KELM模型对每个尺度的模态函数进行建模和预测，最后将预测结果进行重构得到最终的功率预测结果。

蜣螂优化算法是一种基于仿生学的优化算法，模拟了蜣螂在飞行和觅食过程中的行为。该算法通过模拟蜣螂的觅食和交流行为，实现对优化问题的求解。在基于蜣螂优化算法的优化过程中，蜣螂个体会根据自身的适应度和邻域信息，调整自身位置和速度，以寻找全局最优解。

基于蜣螂优化算法的VMD-KELM光伏发电短期功率预测方法的具体步骤如下：

1. 收集历史的气象和发电数据，包括气温、光照强度、风速等气象数据以及光伏发电功率数据。

2. 对原始的光伏发电功率数据进行VMD分解，得到多个尺度的模态函数。

3. 利用蜣螂优化算法对VMD-KELM模型的参数进行优化。优化的目标是最小化预测误差，可以使用均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）作为优化的目标函数。

4. 使用优化后的VMD-KELM模型对未来一段时间内的光伏发电功率进行预测。预测的结果是每个尺度模态函数的预测结果。

5. 将每个尺度模态函数的预测结果进行重构，得到最终的光伏发电功率预测结果。

通过基于蜣螂优化算法的VMD-KELM光伏发电短期功率预测方法，可以提高光伏发电功率预测的准确性和稳定性，为光伏发电系统的运行和调度提供参考依据。

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

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[1]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.

[2]李军,李大超.基于CEEMDAN-FE-KELM方法的短期风电功率预测[J].信息与控制, 2016, 45(2):7.DOI:10.13976/j.cnki.xk.2016.0135.

[3]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.

🌈4 Matlab代码、数据、文章