【Matlab光伏功率预测】基于ELM极限学习机的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）

ELM在光伏功率预测中的应用与优化

最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布

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本文介绍了ELM（极限学习机）在光伏发电功率预测中的应用，强调了多变量预测方法如何考虑多种因素以提高预测准确性和稳定性。通过基于ELM的模型，可以有效提升光伏功率预测精度，支持发电系统的运行管理和成本降低。

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🔥 内容介绍

光伏发电是一种利用太阳能转换为电能的技术，随着可再生能源的发展，光伏发电在能源领域中扮演着越来越重要的角色。然而，光伏发电的效率和稳定性受到天气等因素的影响，因此对光伏功率进行准确预测成为了一个重要的课题。

在光伏发电系统中，光伏功率预测是指根据天气条件等因素，对未来一段时间内光伏发电的功率进行预测。准确的光伏功率预测可以帮助电网运营商合理调度电力资源，提高光伏发电系统的运行效率，降低电力系统的运行成本。

近年来，基于机器学习算法的光伏功率预测方法受到了广泛关注。极限学习机（ELM）作为一种快速、简单且有效的机器学习算法，被应用于光伏功率预测中，并取得了一定的成果。

ELM算法是由华南理工大学黄广磊教授于2006年提出的一种单隐层前馈神经网络算法。与传统的神经网络算法相比，ELM算法具有训练速度快、泛化能力强等优点，适用于光伏功率预测这种需要对大量数据进行处理和分析的场景。

基于ELM极限学习机的多变量光伏功率预测方法，主要是利用历史光伏功率数据和天气数据等多个变量，通过ELM算法建立预测模型，从而实现对未来光伏功率的准确预测。相比于传统的单变量预测方法，多变量光伏功率预测方法可以更全面地考虑影响光伏功率的因素，提高预测的准确性和稳定性。

在实际应用中，基于ELM极限学习机的多变量光伏功率预测方法已经取得了一定的成果。研究表明，该方法能够有效地提高光伏功率的预测精度，为光伏发电系统的运行和管理提供了重要的支持。

总的来说，基于ELM极限学习机的多变量光伏功率预测方法具有较高的实用价值和广阔的应用前景。随着机器学习算法的不断发展和完善，相信在未来的日子里，光伏功率预测技术会更加成熟和先进，为光伏发电行业的发展注入新的动力。

📣 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 );