基于极限学习机-自适应推进算法ELM-Adaboost的风电功率预测研究附Matlab代码

Matlab大师兄

于 2025-06-30 10:53:54 发布

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文章标签：算法 matlab 开发语言

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🔥 内容介绍

风电作为一种重要的可再生能源，其大规模并网对电力系统的稳定运行带来了挑战。风电功率的波动性和间歇性是制约其发展的主要因素之一。因此，准确、可靠的风电功率预测对于提高电网接纳能力、优化电力系统调度具有重要意义。本文提出了一种基于极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）和自适应推进（Adaptive Boosting, Adaboost）算法的混合模型，用于风电功率的预测研究。该模型充分结合了ELM的快速学习能力和Adaboost的集成优化特性，有效提升了预测精度和鲁棒性。实验结果表明，ELM-Adaboost模型在不同时间尺度和复杂风况下均表现出优越的预测性能，为风电功率预测提供了一种新的有效方法。

关键词

风电功率预测；极限学习机；Adaboost；集成学习；可再生能源

1. 引言

全球气候变化和能源危机日益严峻，推动了可再生能源的快速发展。风能作为一种清洁、高效的可再生能源，在全球能源结构中的地位日益凸显。然而，风电的随机性和波动性给电网的规划、运行和控制带来了诸多挑战。准确的风电功率预测能够为电力调度部门提供可靠的依据，从而有效减少备用容量、优化发电机组组合、提高电网运行的经济性和安全性。

传统的风电功率预测方法主要包括物理方法、统计方法和人工智能方法。物理方法通常依赖于数值天气预报（Numerical Weather Prediction, NWP）数据，通过建立风力机气动模型进行功率转换，但其精度受限于NWP的准确性和模型的精确度。统计方法如时间序列分析、回归分析等，通过挖掘历史数据中的规律进行预测，但其对非线性和非平稳数据的处理能力有限。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，神经网络、支持向量机等机器学习方法在风电功率预测领域取得了显著进展，因其强大的非线性映射能力和自学习能力而受到广泛关注。

极限学习机（ELM）作为一种新型的单隐层前馈神经网络，以其快速的学习速度和良好的泛化性能而备受关注。与传统的梯度下降法训练的神经网络不同，ELM随机初始化输入层到隐层的连接权值和隐层偏置，并通过解析方式确定输出层权值，从而避免了局部最优和耗时的迭代过程。然而，单一的ELM模型在处理复杂、多变的风电数据时，其预测精度和鲁棒性仍有提升空间。

集成学习作为一种重要的机器学习范式，通过组合多个弱学习器来构建一个强学习器，从而显著提高模型的预测性能和泛化能力。Adaboost算法是集成学习中最具代表性的一种，它通过迭代地训练弱学习器，并根据前一轮学习器的性能调整样本权重，使得被错误分类的样本在后续迭代中得到更多的关注。这种自适应的提升机制使得Adaboost在处理复杂问题时表现出强大的优势。

鉴于ELM和Adaboost各自的特点，本文提出了一种基于ELM-Adaboost的混合预测模型，旨在充分发挥ELM的快速学习和Adaboost的集成优化能力，以期提升风电功率的预测精度和鲁棒性。

2. 相关理论基础

2.1 极限学习机 (ELM)

极限学习机（ELM）是一种为单隐层前馈神经网络（SLFNs）设计的学习算法。其核心思想是随机生成输入层到隐层的连接权值和隐层神经元的偏置，无需迭代调整。隐层节点的输出是固定的，因此输出层权值可以通过求解一个简单的线性系统得到。

2.2 Adaboost算法

Adaboost（Adaptive Boosting）是一种经典的集成学习算法，其核心思想是“弱学习器”的组合。它通过迭代地训练一系列弱学习器，并根据前一轮学习器的表现来调整训练样本的权重。在每一轮迭代中，Adaboost会更关注那些在前一轮中被错误分类的样本，从而使后续的弱学习器能够更好地学习这些“困难”样本。

Adaboost回归算法的主要步骤如下：

3. ELM-Adaboost 混合预测模型

本文提出的ELM-Adaboost混合预测模型，将ELM作为Adaboost算法的基学习器。该模型充分利用了ELM的快速学习能力和Adaboost的集成优化特性，以克服单一ELM模型的局限性，从而提高风电功率的预测精度和稳定性。

ELM-Adaboost模型的具体流程如下：

数据预处理：
a. 数据收集： 收集历史风速、风向、温度、湿度等气象数据以及相应的风电功率数据。
b. 数据清洗： 识别并处理异常值和缺失值，确保数据的质量和完整性。
c. 特征选择： 分析各气象特征与风电功率之间的相关性，选择对风电功率影响显著的特征作为模型输入。常用的特征包括当前风速、前一时刻风速、风向等。
d. 数据归一化： 将所有输入和输出数据进行归一化处理，通常采用Min-Max归一化或Z-score归一化，以消除不同量纲数据之间的影响，加速模型收敛并提高预测精度。

4. 结论与展望

本文提出了一种基于极限学习机-自适应推进算法ELM-Adaboost的风电功率预测混合模型。该模型将ELM作为Adaboost的基学习器，充分结合了ELM的快速学习能力和Adaboost的集成优化特性。实验结果表明，ELM-Adaboost模型在预测精度和鲁棒性方面均优于单一ELM模型、SVR模型和LSTM模型，为风电功率的准确预测提供了一种有效的新方法。

本研究的贡献主要体现在：