【光伏预测】基于深度置信网络-极限学习机DBN-ELM实现光伏预测可直接运行注释清晰适合新手小白 Matlab语言

在可再生能源利用中，光伏发电预测至关重要。本文介绍基于深度置信网络（DBN）和极限学习机（ELM）的光伏预测算法，包括数据预处理、特征提取、训练模型、模型评估和预测等步骤，该算法预测精度高、训练速度快，适用于实际应用。

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在当今的能源危机和环境问题日益突出的背景下，可再生能源的利用变得越来越重要。光伏能源作为一种可再生能源的重要形式，已经得到了广泛的应用和研究。然而，由于光伏能源的不稳定性和不可控性，光伏发电的预测成为了一个关键的问题。准确地预测光伏发电的功率输出，对于电力系统的安全运行和能源调度具有重要意义。

为了解决光伏发电预测的问题，研究人员们提出了许多不同的算法和方法。其中，基于深度置信网络（Deep Belief Network, DBN）和极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）的光伏预测算法引起了广泛的关注。本文将介绍基于DBN-ELM的光伏预测算法流程，并探讨其在光伏发电预测中的应用。

首先，我们需要了解深度置信网络（DBN）和极限学习机（ELM）的基本原理。DBN是一种由多个堆叠的限制玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM）组成的神经网络模型。通过逐层无监督训练，DBN可以学习到数据的高阶特征表示。ELM是一种单层前馈神经网络，其随机初始化隐藏层的权重和偏置，然后通过最小二乘法来求解输出层的权重。ELM具有快速训练速度和良好的泛化能力。

基于DBN-ELM的光伏预测算法流程可以分为以下几个步骤：

数据预处理：首先，我们需要收集光伏发电的历史数据，并进行数据预处理。这包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。同时，还需要对数据进行归一化处理，以便于神经网络的训练和预测。
特征提取：接下来，我们利用DBN对数据进行特征提取。DBN可以通过逐层贪婪算法进行训练，学习到数据的高阶特征表示。通过DBN提取的特征，可以更好地反映光伏发电的规律和趋势。
训练模型：在特征提取完成后，我们将提取得到的特征作为输入，利用ELM训练光伏发电预测模型。ELM的快速训练速度和良好的泛化能力使得模型的训练过程更加高效和准确。
模型评估：训练完成后，我们需要对模型进行评估。可以使用交叉验证等方法来评估模型的性能和泛化能力。同时，还可以使用各种评价指标，如均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）和平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）来评估模型的预测精度。
光伏发电预测：最后，我们可以利用训练好的模型进行光伏发电的预测。将新的输入数据输入到模型中，即可得到对应的光伏发电功率输出。预测结果可以用于电力系统的安全运行和能源调度，以及光伏发电站点的管理和优化。

综上所述，基于深度置信网络-极限学习机的光伏预测算法流程可以有效地预测光伏发电的功率输出。该算法具有较高的预测精度和较快的训练速度，适用于光伏发电预测的实际应用。未来，我们可以进一步改进和优化该算法，以提高光伏发电预测的准确性和稳定性，推动可再生能源的可持续发展。

📣 部分代码

%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test );