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【光伏预测】基于蜂虎狩猎算法优化最小二乘支持向量机BEH-LSSVM实现光伏数据回归预测附Matlab代码

日期:2024-07-08 21:39:40 / 人气:

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光伏发电作为一种清洁可再生能源,具有广阔的应用前景。准确预测光伏发电量对于优化电网调度和能源管理至关重要。本文提出了一种基于蜂虎狩猎算法(BEH)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的光伏数据回归预测模型(BEH-LSSVM)。

方法

BEH是一种基于蜂虎捕食行为的元启发式算法。本文将BEH算法应用于优化LSSVM模型的参数,包括核函数参数和正则化参数。优化过程通过最小化均方根误差(RMSE)实现。

结果

将BEH-LSSVM模型与其他回归模型(包括LSSVM、支持向量回归(SVR)和随机森林(RF))在真实光伏数据集上进行比较。结果表明,BEH-LSSVM模型在预测精度和鲁棒性方面均优于其他模型。

讨论

BEH算法的引入有效地优化了LSSVM模型的参数,提高了模型的泛化能力和预测精度。BEH-LSSVM模型可以有效地捕捉光伏发电数据的非线性关系,并对噪声和异常值具有较强的鲁棒性。

 
 

结论

本文提出的BEH-LSSVM模型为光伏数据回归预测提供了一种有效的方法。该模型具有较高的预测精度和鲁棒性,可以为光伏电站的优化运行和电网调度提供可靠的预测结果。

[1] 殷樾.基于粒子群算法最小二乘支持向量机的日前光伏功率预测[J].分布式能源, 2021, 6(2):7.DOI:10.16513/j.2096-2185.DE.2106019.

[2] 孙峰超.基于最小二乘支持向量机的非线性预测控制[D].中国石油大学[2024-02-27].DOI:10.7666/d.y1709445.

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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

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
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、车辆协同无人机路径规划
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、有序充电
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合


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