【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）

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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 );

?? 运行结果

🔗 参考文献

[1] 刘念张清鑫李小芳.基于核函数极限学习机的分布式光伏短期功率预测[J].农业工程学报, 2014, 000(004):152-159.

[2] 饶宇飞,刘阳,李玲玲,等.基于改进鸟群算法和极限学习机模型的光伏发电系统输出功率预测研究[J].可再生能源, 2020, 38(10):8.

[3] 胡丹,杨书恒.基于改进金枪鱼算法优化ELM模型的光伏功率预测[J].武汉理工大学学报, 2022(008):044.

[4] 李多,董海鹰,杨立霞.基于EMD与ELM的光伏电站短期功率预测[J].可再生能源, 2016(2):5.DOI:CNKI:SUN:NCNY.0.2016-02-003.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合