基于多尺度集成极限学习机回归附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言

在主从配电网分布式优化控制中，新能源出力（如光伏、风电）和负荷需求的精准预测是实现全局优化的关键前提。然而，新能源出力受光照强度、风速等气象因素影响，负荷需求受居民用电习惯、工业生产计划等多因素干扰，二者均呈现出多时间尺度特性（如光伏出力存在日内分钟级波动、日内小时级变化和季节级趋势，负荷需求存在日内峰谷波动、周内工作日与周末差异）。传统预测模型（如单一极限学习机、BP 神经网络）难以充分捕捉多尺度特征，导致预测精度不足，进而影响 ADMM 算法优化控制策略的有效性。

多尺度集成极限学习机回归（Multi-Scale Integrated Extreme Learning Machine Regression, MSI-ELR）结合了多尺度分析与集成学习的优势：通过多尺度分解（如小波变换、经验模态分解）将时序数据分解为不同频率的子序列，分别捕捉短期波动、中期变化和长期趋势特征；利用极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）的快速训练特性，为各子序列构建基础预测模型；最后通过集成策略（如加权融合、Stacking 集成）融合各子模型预测结果，提升整体预测精度。将 MSI-ELR 引入主从配电网分布式优化控制，可实现新能源出力与负荷需求的高精度预测，为串行并行 ADMM 算法提供可靠的输入数据，进一步优化主从网交互功率调度与资源分配方案，具有重要的理论与工程价值。

二、多尺度集成极限学习机回归模型原理

四、结论与展望

（一）结论

本文将多尺度集成极限学习机回归（MSI-ELR）引入主从配电网分布式优化控制，通过理论分析与仿真实验得出以下结论：

1. MSI-ELR 模型通过多尺度分解（VMD）捕捉时序数据的多尺度特征，结合 ELM 的快速训练与集成学习的稳定性，显著提升了新能源出力与负荷需求的预测精度（MAPE≤3.2%），且训练效率高（训练时间 < 6 秒）。

1. 融入 MSI-ELR 的 “预测 - 优化” 一体化控制框架，为串行并行 ADMM 算法提供了可靠的输入参数，相比传统预测方案，总运行成本降低 4.3%-10.0%，新能源消纳率提高 5.3%-12.5%，主网线路过载风险显著降低，优化控制性能大幅提升。

1. MSI-ELR 模型具有良好的适应性，可应用于不同时间尺度（超短期、短期、中期）的预测需求，支撑主从配电网多层级的分布式优化控制。

（二）展望

未来可从以下方向进一步完善 MSI-ELR 在主从配电网中的应用：

1. 多变量协同预测：当前 MSI-ELR 主要针对单一变量（如光伏出力、负荷）进行预测，未来可构建多变量 MSI-ELR 模型，同时预测新能源出力、负荷需求与主从网交互功率，捕捉变量间的耦合关系，进一步提升预测精度。

1. 不确定性量化预测：引入贝叶斯理论或概率神经网络，将 MSI-ELR 的确定性预测扩展为概率预测，量化预测结果的不确定性（如预测区间），为 ADMM 算法提供鲁棒优化的输入，提升优化控制策略对不确定性的抵御能力。

1. 模型轻量化部署：针对边缘计算节点（如从网控制器）的计算资源限制，通过模型压缩（如剪枝、量化）或迁移学习，构建轻量化 MSI-ELR 模型，实现预测模型的本地化部署，减少数据传输开销，提升实时控制响应速度。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 张英堂,马超,尹刚,等.基于多极限学习机在线集成的柴油机故障诊断方法研究[J].车用发动机, 2012(6):5.DOI:10.3969/j.issn.1001-2222.2012.06.020.

[2] 张玉沙,黄岩,谭琨,等.基于多分类器集成和对象的城市典型地物要素变化检测——以ZY-3影像为例[J].地理与地理信息科学, 2018, 34(3):7.DOI:10.3969/j.issn.1672-0504.2018.03.009.

[3] 刘美容,曾黎,何怡刚,等.基于LMD多尺度熵和极限学习机的模拟电路故障诊断[J].电子测量与仪器学报, 2017, 31(4):530-536.

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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🌈图像处理方面

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🌈 通信方面

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