【风电预测】基于变模态分解结合鲸鱼雀算法优化极限学习机VMD-WOA-ELM实现风电功率回归预测附matlab代码-优快云博客

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本文介绍了VMD-WOA-ELM算法，一种结合变模态分解和鲸鱼雀优化的风电功率预测方法，它通过改进的机器学习策略提高预测精度和稳定性，为电力系统运行提供支持。算法通过VMD提取数据特征，WOA优化参数，适用于实时预测。

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🔥 内容介绍

风电是一种可再生能源，其在发电领域具有广泛的应用。然而，由于风速的不稳定性和不可预测性，风电的功率输出也存在一定的波动性。因此，准确预测风电功率对于电力系统的运行和调度至关重要。近年来，随着机器学习和优化算法的发展，基于变模态分解结合鲸鱼雀算法优化极限学习机（VMD-WOA-ELM）的风电功率回归预测算法被提出并取得了显著的研究成果。

在传统的风电功率预测方法中，常常采用基于统计学的回归模型，如多元线性回归、支持向量回归等。然而，这些方法在处理非线性和非平稳的风电数据时往往效果不佳。相比之下，基于机器学习的方法能够更好地处理这些问题。极限学习机（ELM）作为一种新兴的机器学习算法，具有快速训练速度和良好的泛化能力，因此被广泛应用于风电功率预测中。

然而，ELM算法在处理非线性和非平稳的数据时仍然存在一定的局限性。为了克服这些问题，研究者们引入了变模态分解（VMD）方法，将原始风电数据分解成多个子信号。VMD能够有效地提取出不同频率和幅度的成分，从而更好地捕捉风电数据的特征。为了进一步提高预测精度，鲸鱼雀算法（WOA）被引入用于优化ELM的参数选择。

VMD-WOA-ELM算法的流程如下：首先，将原始风电数据进行变模态分解，得到多个子信号。然后，利用鲸鱼雀算法对ELM的输入权重和偏置进行优化。接下来，将优化后的ELM作为回归模型，利用训练数据进行模型训练。最后，利用训练好的模型对测试数据进行预测，得到风电功率的回归结果。

VMD-WOA-ELM算法相比传统的风电功率预测方法具有以下优势：首先，通过VMD方法，能够更好地提取风电数据的特征，从而提高预测精度。其次，通过鲸鱼雀算法优化ELM的参数选择，能够进一步提高模型的性能。最后，VMD-WOA-ELM算法具有较快的训练速度和较好的泛化能力，适用于实时的风电功率预测任务。

然而，VMD-WOA-ELM算法也存在一些挑战和改进的空间。首先，VMD方法的参数选择对算法的性能影响较大，需要进一步研究和优化。其次，鲸鱼雀算法的收敛速度和全局搜索能力也需要改进。此外，VMD-WOA-ELM算法在处理大规模的风电数据时可能存在计算复杂度较高的问题。

综上所述，基于变模态分解结合鲸鱼雀算法优化极限学习机的风电功率回归预测算法（VMD-WOA-ELM）在风电预测领域具有较大的潜力。通过合理选择参数和优化算法，VMD-WOA-ELM算法能够提高风电功率预测的准确性和稳定性，为电力系统的运行和调度提供重要的支持。未来，我们期待进一步的研究和改进，以推动VMD-WOA-ELM算法在实际应用中的广泛推广和应用。

📣 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 );