光伏发电短期功率预测是指利用历史的气象和发电数据,通过建立数学模型,预测未来一段时间内光伏发电的功率输出。VMD-KELM是一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)和核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine, KELM)的预测模型。VMD-KELM模型通过将原始数据分解成多个尺度的模态函数,然后使用KELM模型...
1主要内容 该程序采用蜣螂优化算法+变分模态分解+核极限学习机三种方法组合对短期光伏功率进行预测,当然,该方法同样适用于风电、负荷等方面的预测,通过采用原始数据进行训练和测试,验证了方法的有效性,同时,该程序包内还包括变分模态分解+核极限学习机(vmd+kelm)以及核极限学习机(kelm)预测对比程序,方便对比学习,程序包...
接着,将DBO-VMD得到的IMFs作为KELM的输入,训练KELM模型,从而实现光伏发电功率的预测。 这种算法流程的优势在于,蜣螂算法的全局寻优能力可以帮助我们更好地确定VMD中的参数,从而提高了VMD的分解效果;而KELM作为一种快速而有效的机器学习算法,可以在保证预测精度的情况下大大缩短训练时间。因此,这种算法流程不仅能够提高光...
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变分模态分解(VMD)是一种信号处理方法,可以将复杂的信号分解成若干个具有不同频率调制的本征模态函数(IMFs)。核极限学习机(KELM)是一种快速而有效的机器学习算法,它利用核技巧将输入数据映射到高维特征空间,从而实现非线性建模。 结合这些算法,我们提出了一种光伏发电功率预测算法流程。首先,我们使用蜣螂算法对VMD中...