基于天牛群算法优化ELM的功率预测研究附Matlab代码

原创于 2025-10-08 14:15:19 发布 · 612 阅读

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#算法 #matlab #开发语言

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🔥 内容介绍

电力系统功率预测是智能电网运行与管理中的关键环节。精确的功率预测有助于提高电力系统运行的经济性、稳定性和可靠性。随着可再生能源的快速发展，如太阳能和风能，其出力波动性大，给传统的功率预测方法带来了巨大挑战。极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）以其训练速度快、泛化性能好等优点，在功率预测领域展现出巨大潜力。然而，ELM的随机初始化权重和偏置可能导致预测结果的不稳定性。为了克服这一问题，本文提出一种基于天牛群算法（Beetle Antennae Search, BAS）优化ELM的功率预测模型。BAS算法是一种新型的仿生优化算法，具有寻优能力强、收敛速度快等特点。本文将BAS算法应用于ELM的输入层权重和隐含层偏置的优化，以期提高ELM的预测精度和稳定性。实验结果表明，与传统的ELM模型和一些常用的优化算法相比，BAS-ELM模型在多个实际功率预测数据集上均表现出更高的预测精度和更好的鲁棒性，为电力系统功率预测提供了一种新的有效方法。

关键词

功率预测；极限学习机；天牛群算法；优化；可再生能源

1 引言

电力是现代社会发展的重要基础。随着工业化和城市化的进程，电力需求持续增长。同时，全球气候变化和环境保护的压力促使可再生能源在全球范围内得到广泛应用。然而，风能和太阳能等可再生能源的发电具有间歇性和波动性，其出力受环境因素影响显著，给电力系统的稳定运行和调度带来了挑战。因此，精确的功率预测对于电力系统的安全、经济和高效运行至关重要。

传统的功率预测方法主要包括统计学方法（如时间序列分析、回归分析）和机器学习方法（如支持向量机、人工神经网络）。统计学方法通常对数据分布有较严格的要求，难以有效处理非线性、非平稳的功率数据。机器学习方法在处理复杂非线性关系方面表现出优势。近年来，极限学习机（ELM）作为一种新型的单隐含层前馈神经网络，因其独特的训练机制和优异的性能受到广泛关注。ELM随机初始化输入层权重和隐含层偏置，通过广义逆矩阵一步计算输出层权重，极大地缩短了训练时间，并展现出良好的泛化能力。

然而，ELM模型的预测性能在一定程度上受到其随机初始化参数的影响，可能导致预测结果的不稳定性和次优性。为了进一步提升ELM的预测精度和稳定性，研究人员尝试将各种优化算法应用于ELM的参数优化。常见的优化算法包括遗传算法（GA）、粒子群优化算法（PSO）等。这些算法在一定程度上改善了ELM的性能，但仍存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。

天牛群算法（BAS）是一种近年来提出的新型仿生优化算法，其灵感来源于天牛觅食的行为。天牛通过左右触角探测气味浓度来判断食物方向，并以此指导自身移动。BAS算法具有参数少、易于实现、寻优能力强等优点，在函数优化、特征选择等领域取得了良好的应用效果。

鉴于BAS算法的优异性能，本文提出一种基于天牛群算法优化ELM的功率预测模型（BAS-ELM）。该模型利用BAS算法对ELM的输入层权重和隐含层偏置进行优化，以期寻找最优参数组合，从而提高ELM的预测精度和稳定性。本文通过多个实际功率预测数据集的实验验证了BAS-ELM模型的有效性，并与传统的ELM模型以及其他优化算法优化的ELM模型进行了对比分析。

2 极限学习机（ELM）

极限学习机（ELM）是一种由Huang等人提出的单隐含层前馈神经网络。与传统的神经网络不同，ELM的输入层权重和隐含层偏置是随机生成的，无需迭代调整，而输出层权重通过最小二乘法一步计算得到。这种独特的学习机制使得ELM具有极快的学习速度和良好的泛化能力。

3 天牛群算法（BAS）

天牛群算法（BAS）是一种受天牛觅食行为启发的仿生优化算法。天牛通过左右触角探测气味强度来判断食物的方向，并向气味更浓的方向移动。

BAS算法的原理如下：

4 BAS-ELM功率预测模型

本文提出的BAS-ELM功率预测模型将BAS算法应用于ELM的输入层权重和隐含层偏置的优化。ELM的预测性能受到输入层权重 ww 和隐含层偏置 bb 的影响，将其作为BAS算法的优化目标，通过BAS算法寻找最优的 ww 和 bb 组合，从而提升ELM的预测精度。

BAS-ELM模型的构建步骤如下：

4. BAS算法优化ELM参数：

初始化天牛种群：
随机生成一组天牛个体，每个个体代表ELM的一组输入层权重 ww 和隐含层偏置 bb。将 ww 和 bb 拼接成一个D维向量作为天牛的位置。
迭代优化：
- 对于每个天牛个体，根据其当前位置和搜索方向，计算左右触角的位置。
- 根据左右触角位置对应的ELM模型，计算其在训练集上的适应度值（RMSE）。
- 根据左右触角的适应度值差异，更新天牛的位置。
- 重复迭代直至达到最大迭代次数或满足收敛条件。

构建最优ELM模型：
经过BAS算法优化后，选择适应度值最优的天牛个体，其对应的 ww 和 bb 即为最优的ELM输入层权重和隐含层偏置。
预测：
使用优化后的ELM模型对测试集进行功率预测。

5 结论

本文提出了一种基于天牛群算法优化极限学习机（BAS-ELM）的功率预测模型。该模型利用BAS算法对ELM的输入层权重和隐含层偏置进行优化，以提高ELM的预测精度和稳定性。通过在风电场日发电量和建筑日用电负荷数据集上的实验验证，结果表明BAS-ELM模型在RMSE、MAE和MAPE等评价指标上均优于传统的ELM模型以及GA-ELM和PSO-ELM模型。这证明了BAS-ELM模型在电力系统功率预测领域的有效性和优越性。

未来研究方向可以包括：