短期风电预测(Matlab代码实现)
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或许,雨过云收,神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎
📋📋📋本文目录如下:⛳️⛳️⛳️
目录
1 概述
为了改善传统预测方法中误差较大的问题,本文提出了多种对 KELM 算法进行优化的风电功率预测模型。首先,分别采用遗传(GA)优化算法与粒子群(PSO)优化算法对KELM风电预测模型中的学习参数(惩罚因子C与径向参数o)进行优化,通过30次实验对比,PSO优化算法较GA算法耗时短,收敛速度较快且稳定性更强,适应度函数值较低,优化效果较好。但PSO优化算法也存在缺陷,即后期搜索能力变差,容易陷入局部极小值,致使不能以概率1搜索到全局最优解。
为了进一步提高模型的预测精度,本文又从量子力学的角度对PSO优化算法进行改进,引入量子粒子群(QPSO)优化算法、自适应早熟判定准则及混合扰动算子,构建了自适应扰动量子粒子群(ADQPSO)优化算法。QPSO算法与PSO算法相比,其对应的控制参数更少,这使得QPSO比 PSO算法具有更强的全局寻优能力,同时减少了寻优过程中所消耗的时长。通过自适应早熟判定准则和混合扰动算子来克服 PSO在寻优过程中的早熟收敛问题。实验表明,ADQPSO算法有效避免了PSO优化算法早熟收敛、后续搜索中寻优能力变差和耗时长的缺点,对PSO优化能力进行了较大幅度的改良。
2 运行结果
3 matlab代码实现
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