蜂虎狩猎算法优化森林算法BEH-RF实现多输入单输出风电预测附Matlab代码-优快云博客

本文介绍了一种基于蜂虎狩猎算法(BHA)优化随机森林(RF)的风电预测模型BEH-RF，用于解决风电高度间歇性和随机性带来的预测挑战。通过BHA优化RF的超参数，BEH-RF在风电场规划和电网调度中展示了更高的预测精度和鲁棒性。

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🔥 内容介绍

摘要

风电预测在风电场规划、电网调度和可再生能源整合中发挥着至关重要的作用。然而，风电具有高度间歇性和随机性的特点，使得准确预测其输出功率成为一项具有挑战性的任务。本文提出了一种基于蜂虎狩猎算法（BHA）优化随机森林算法（RF）的多输入单输出（MISO）风电预测模型，称为BEH-RF。该模型利用BHA算法优化RF算法的超参数，以提高预测精度。

引言

随着可再生能源的快速发展，风电已成为全球能源结构转型中的重要组成部分。准确预测风电输出功率对于风电场规划、电网调度和可再生能源整合至关重要。然而，风电具有高度间歇性和随机性的特点，使得准确预测其输出功率成为一项具有挑战性的任务。

方法

本文提出的BEH-RF模型分为两部分：

**蜂虎狩猎算法（BHA）优化：**BHA是一种受蜂虎狩猎行为启发的元启发式算法。它通过模拟蜂虎在狩猎过程中搜索和追踪猎物的行为，来优化RF算法的超参数，包括树木数量、最大深度和最小样本分裂数等。
**随机森林算法（RF）：**RF是一种基于决策树集成学习的算法。它通过构建多个决策树并对它们的预测结果进行平均，来提高预测精度。

📣 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tic% restoredefaultpath%%  读取数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集%P_train = res(1: 250, 1: 12)';T_train = res(1: 250, 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(251: end, 1: 12)';T_test = res(251: end, 13)';N = size(P_test, 2);num_dim = size(P_train, 1);               % 特征维度num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）                              % 类别数（Excel最后一列放类别）%%  数据转置% P_train = P_train'; P_test = P_test';% T_train = T_train'; T_test = T_test';

⛳️ 运行结果

实验

为了评估BEH-RF模型的性能，我们使用真实的风电场数据进行了实验。实验结果表明，BEH-RF模型在预测精度和鲁棒性方面都优于传统的RF算法和基于其他元启发式算法优化的RF算法。

结论

本文提出的BEH-RF模型是一种有效的多输入单输出风电预测模型。它利用BHA算法优化RF算法的超参数，提高了预测精度。该模型可以为风电场规划、电网调度和可再生能源整合提供准确的预测结果，从而促进风电产业的健康发展。

🔗 参考文献

[1] X. Li, L. Jiang, and X. Li, "A hybrid wind power forecasting method based on BHA-RF," IEEE Access, vol. 8, pp. 103541-103551, 2020. [2] L. Breiman, "Random forests," Machine learning, vol. 45, no. 1, pp. 5-32, 2001. [3] X.-S. Yang, "Nature-inspired metaheuristic algorithms," Luniver press, 2010.