【光伏预测】基于金枪鱼优化算法TSO优化高斯过程回归GPR实现光伏多输入单输出预测附Matlab代码

TSO优化GPR的光伏预测

原创已于 2024-11-06 20:42:57 修改 · 1.1k 阅读

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#算法 #回归 #matlab

于 2024-07-12 22:00:17 首次发布

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摘要： 准确预测光伏发电量对于提高电网稳定性和可靠性至关重要。本文提出了一种基于金枪鱼优化算法（TSO）优化高斯过程回归（GPR）模型的光伏发电量预测方法。该方法利用TSO算法对GPR模型中的超参数进行优化，以提高模型的预测精度。此外，考虑到光伏发电受多种因素影响，该方法采用了多输入单输出（MISO）模型结构，将气象条件、时间信息等多个输入变量纳入模型训练，以增强预测模型的泛化能力。实验结果表明，该方法相比传统GPR模型和其他机器学习算法，在光伏发电量预测方面取得了更好的预测精度和稳定性。

1. 引言

随着全球能源结构转型，光伏发电作为一种清洁、可再生能源，在能源领域扮演着越来越重要的角色。然而，光伏发电的间歇性和不稳定性给电网的稳定运行带来了挑战。因此，准确预测光伏发电量至关重要，它可以帮助电网运营商更好地管理电网负荷，提高能源利用效率，并降低系统运行成本。

现有的光伏发电量预测方法主要分为两类：物理模型和数据驱动模型。物理模型基于光伏系统的物理特性，需要大量的系统参数和气象数据，建模过程复杂。而数据驱动模型则利用历史数据进行训练，并根据历史趋势进行预测，具有建模简便、易于操作等优点。其中，高斯过程回归（GPR）作为一种典型的非参数学习方法，近年来在光伏发电量预测领域取得了广泛应用。

GPR模型的预测精度很大程度上取决于模型超参数的设置。然而，传统GPR模型的超参数优化通常采用手工调参或网格搜索等方法，效率低下且难以找到最佳参数组合。为了解决这一问题，本文提出了一种基于金枪鱼优化算法（TSO）优化GPR模型的光伏发电量预测方法。TSO算法是一种新型的群体智能优化算法，具有收敛速度快、鲁棒性强等优点，可以有效地优化GPR模型中的超参数，提高模型的预测精度。

此外，光伏发电受多种因素影响，例如气象条件、时间信息、地理位置等。因此，本文采用多输入单输出（MISO）模型结构，将多个输入变量纳入模型训练，以增强模型的泛化能力。

2. 方法

2.1 高斯过程回归 (GPR)

GPR是一种基于贝叶斯推断的非参数学习方法，它利用高斯过程来建模目标函数，并根据训练数据推断未知数据点的预测值。GPR模型的核心是高斯过程，它定义为一组随机变量的集合，其中任意两个变量的联合分布都是高斯分布。

2.2 金枪鱼优化算法 (TSO)

TSO算法是一种新型的群体智能优化算法，它模拟了金枪鱼群觅食行为来解决优化问题。TSO算法主要由三个阶段组成：搜索阶段、跟随阶段和攻击阶段。在搜索阶段，每个金枪鱼个体随机搜索食物；在跟随阶段，金枪鱼个体跟随最佳个体进行搜索；在攻击阶段，金枪鱼个体围绕最佳个体进行集体攻击。TSO算法通过不断迭代这三个阶段，最终找到最优解。

2.3 模型结构

本文提出的光伏发电量预测模型结构如图1所示。该模型采用MISO结构，将气象条件、时间信息等多个输入变量纳入模型训练，并使用TSO算法对GPR模型中的超参数进行优化。

结论

本文提出了一种基于TSO优化GPR模型的光伏发电量预测方法，并通过实际数据进行了验证。实验结果表明，该方法相比传统GPR模型和其他机器学习算法，在光伏发电量预测方面取得了更好的预测精度和稳定性。

未来，我们将进一步研究如何将其他机器学习算法与TSO算法结合，以提高光伏发电量预测的精度和可靠性。此外，我们将探索如何将本文提出的方法应用于其他能源预测领域。