基于极限学习机-自适应推进算法ELM-Adaboost的风电功率预测研究附Matlab代码
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🔥 内容介绍
一、引言
在全球能源转型的浪潮中，风能作为一种清洁、可再生能源，其在电力系统中的占比日益增加。然而，风电功率具有显著的随机性和波动性，这给电力系统的稳定运行、调度规划带来了诸多挑战。精准的风电功率预测成为解决这些问题的关键，它有助于电力系统合理安排发电计划、优化电网调度，从而提高电力系统运行的安全性与经济性。极限学习机（ELM）作为一种快速的单隐层前馈神经网络学习算法，具有学习速度快、泛化性能好等优点，但在处理复杂非线性问题时，其预测精度仍有待提高。自适应推进（Adaboost）算法则是一种强大的集成学习方法，通过迭代训练多个弱分类器并将其组合成强分类器，能有效提升模型的预测性能。将 ELM 与 Adaboost 相结合形成的 ELM - Adaboost 算法，为风电功率预测提供了新的思路和方法。
二、极限学习机（ELM）原理
（一）基本结构
极限学习机是一种单隐层前馈神经网络，由输入层、隐含层和输出层组成。输入层神经元负责接收输入数据，通过权重矩阵 W 与隐含层神经元相连。隐含层神经元对输入进行非线性变换，通常采用诸如 Sigmoid 函数、正弦函数等激活函数 g(x) 。隐含层与输出层之间通过输出权重矩阵 β 连接，输出层神经元对隐含层的输出进行线性组合，得到最终的预测输出。