短期风电预测（Matlab代码实现）

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作者研究：本科计算机专业，研究生电气学硕。主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！️️️
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博主课外兴趣：中西方哲学，送予读者：

做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。在我这个专栏记录我有空时的一些哲学思考和科研笔记：科研和哲思。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“真理”上的尘埃吧。

     或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......

本文目录如下：️️️

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目录

1 概述

2 运行结果

3 matlab代码实现 

4 写在最后 

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

效果不是太好，仅供参考。

3 matlab代码实现 

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4 写在最后 

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