【预测模型】基于蜣螂优化算法DBO优化的VMD-KELM光伏发电短期功率预测附Matlab代码

matlab科研助手

于 2025-03-31 23:07:07 发布

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🔥 内容介绍

光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，在全球能源结构转型中扮演着日益重要的角色。然而，光伏发电功率的波动性、间歇性和高度依赖气象条件的特性，给电网的安全稳定运行带来了巨大的挑战。准确的光伏发电功率预测，能够有效降低这种不确定性带来的影响，提高电网的调度效率，促进光伏能源的大规模利用。因此，如何提高光伏发电功率预测的精度，成为了近年来国内外研究的热点问题。

本文旨在探讨一种基于蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimizer，DBO）优化的变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）结合核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine，KELM）的光伏发电短期功率预测模型，并分析其性能表现。该模型旨在通过数据分解、特征优化和模型构建三个关键环节，有效地提高预测精度和鲁棒性。

1. 光伏发电功率预测的挑战与机遇

光伏发电功率的预测并非易事，主要面临以下几点挑战：

气象因素的影响：
光照强度、环境温度、风速、云量等气象因素直接影响光伏电池的发电效率。这些气象因素具有高度的时变性和空间差异性，难以精确预测。
历史数据的非线性与非平稳性：
光伏发电功率的历史数据往往呈现出复杂的非线性关系和非平稳性特征，传统的线性预测模型难以捕捉其内在规律。
模型参数的优化问题：
复杂预测模型，如神经网络等，往往涉及大量的参数，参数的选取直接影响模型的性能。手动调整参数效率低下且难以达到最优。

面对这些挑战，研究人员提出了各种各样的预测模型和方法，包括：

物理模型：
基于光伏电池的物理特性和气象数据建立数学模型，但需要精确的气象数据和电池参数，复杂度较高。
统计模型：
基于历史数据进行统计分析，建立线性或非线性回归模型，如自回归滑动平均模型（ARMA）、支持向量机（SVM）等，对数据要求较高。
机器学习模型：
利用机器学习算法进行训练，挖掘数据中的潜在规律，如人工神经网络（ANN）、极限学习机（ELM）等，具有较强的非线性拟合能力。
混合模型：
结合多种模型和方法，取长补短，提高预测精度。

本文提出的VMD-KELM模型正是属于混合模型，其优势在于：VMD能够有效地分解原始数据，提取不同尺度的特征；KELM具有训练速度快、泛化能力强的优点；DBO算法则能够有效地优化VMD和KELM的参数，提高模型的整体性能。

2. VMD-KELM模型的原理与构建

VMD-KELM模型主要包括以下几个步骤：

2.1 数据预处理： 原始光伏发电功率数据可能存在缺失值、异常值等问题，需要进行预处理，例如使用线性插值法填充缺失值，使用3σ准则或箱线图法识别并处理异常值。此外，为了消除量纲的影响，通常需要对数据进行归一化处理，例如使用Min-Max Scaling或Z-Score Standardization。

2.2 基于DBO算法优化VMD的参数： VMD算法的关键在于模态数量K和惩罚因子α的选取。不同的参数组合会影响分解效果，进而影响后续的预测精度。DBO算法是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来源于蜣螂的觅食和繁殖行为。DBO算法具有收敛速度快、全局搜索能力强、易于实现等优点。本文利用DBO算法优化VMD的参数，具体步骤如下：

定义目标函数：
目标函数旨在评估VMD分解后的效果。常用的目标函数包括最小化重构误差、最大化分解模态的独立性等。本文采用最小化重构误差作为目标函数。
初始化蜣螂种群：
随机生成一组蜣螂个体，每个个体代表一组VMD参数（K, α）。
迭代优化：
按照DBO算法的规则，更新蜣螂个体的位置，即不断调整VMD参数，并计算每个个体的适应度值（目标函数值）。
选取最优参数：
经过多次迭代，选取适应度值最小的蜣螂个体，其对应的VMD参数即为最优参数。

2.3 基于最优VMD参数进行数据分解： 利用优化后的VMD参数对原始光伏发电功率数据进行分解，得到一系列具有不同频率和振幅的本征模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF）。

2.4 基于DBO算法优化KELM的参数： KELM算法的关键在于核函数类型和核参数的选取。不同的核函数和参数组合会影响模型的性能。本文采用径向基函数（Radial Basis Function，RBF）作为核函数，并利用DBO算法优化其参数（γ, σ）。具体步骤与优化VMD参数类似：

定义目标函数：
目标函数旨在评估KELM模型的性能。常用的目标函数包括最小化均方误差（Mean Squared Error，MSE）、最小化平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）等。本文采用最小化均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）作为目标函数。
初始化蜣螂种群：
随机生成一组蜣螂个体，每个个体代表一组KELM参数（γ, σ）。
迭代优化：
按照DBO算法的规则，更新蜣螂个体的位置，即不断调整KELM参数，并计算每个个体的适应度值（目标函数值）。
选取最优参数：
经过多次迭代，选取适应度值最小的蜣螂个体，其对应的KELM参数即为最优参数。

2.5 构建KELM预测模型： 利用优化后的KELM参数，分别对分解后的每个IMF进行预测。

2.6 功率重构： 将每个IMF的预测结果进行叠加，得到最终的光伏发电功率预测结果。

3. 实验结果与分析

为了验证本文提出的DBO-VMD-KELM模型的性能，选取某光伏电站的实际历史数据进行实验。实验数据包括光伏发电功率、光照强度、环境温度等气象数据。选取前80%的数据作为训练集，后20%的数据作为测试集。q