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基于混合粒子群算法和多分位鲁棒极限学习机的短期风速预测方法
基于混合粒子群算法和多分位鲁棒极限学习机的短期风速预测方法
摘要：随着风能的广泛应用，短期风速预测在风电场的运营和管理中显得越来越重要。为了提高风速预测的准确性和可靠性，本文提出一种基于混合粒子群算法和多分位鲁棒极限学习机（ELM）的短期风速预测方法。该方法首先使用混合粒子群算法优化ELM的初始权值和偏置，以提高模型的准确性。然后，采用多分位鲁棒ELM模型来进行风速预测，该模型在传统ELM模型的基础上引入了分位数损失函数，能够更好地处理极端事件和异常值。为了验证该方法的有效性，我们在某风电场的风速数据集上进行了实验，结果表明该方法能够有效地提高短期风速预测的准确性和鲁棒性。
1.引言
风能作为一种清洁、可再生的能源形式，逐渐受到人们的关注。随着风电场的不断建设和扩大规模，风速预测在风电场的运营和管理中变得越来越重要。短期风速预测可以帮助风电场规划发电计划、优化电网调度和维护风机等。然而，由于风速具有时空相关性和随机性，其预测任务具有较高的复杂度和挑战性。
2.相关工作
在过去的几年里，已经有很多短期风速预测方法被提出。其中，人工神经网络（ANN）和支持向量回归（SVR）是最常用的方法之一。然而，这些方法往往需要大量的数据和计算资源，并且对初始权值和偏置的选择相对敏感。为了解决这些问题，极限学习机（ELM）被引入到风速预测中。
3.研究方法
本文提出的短期风速预测方法由两个步骤组成，即混合粒子群算法优化ELM的初始权值和偏置，以及基于多分位鲁棒ELM模型的风速预测。以下是具体的步骤：
3.1混合粒子群算法优化ELM的初始权值和偏置
ELM是一种单层前向神经网络模型，其随机选择初始权值和偏置，以提高模型的非线性拟合能力。然而，随机选择可能导致模型的不稳定性和性能下降。为了解决这个问题，我们提出使用混合粒子群算法来优化ELM的初始权值和偏置。混合粒子群算法是一种全局优化算法，能够在搜索空间中找到最优解。具体来说，该算法通过考虑个体和群体的历史最优位置来更新每个粒子的位置和速度，从而实现权值和偏置的优化。
3.2基于多分位鲁棒ELM模型的风速预测
传统的ELM模型在目标函数中使用平方损失函数，对异常值和极端事件不敏感。然而，在风速预测任务中，这些异常值和极端事件可能对预测准确性产生影响。因此，为了改进ELM的鲁棒性，本文引入了分位数损失函数，并提出了多分位鲁棒ELM模型。在这个模型中，我们可以根据实际需求选择不同的分位数水平，以更好地预测不同分位数水平的风速。具体来说，该模型通过最小化分位数损失函数来学习权值和偏置，从而提高预测模型对异常值和极端事件的鲁棒性。
4.实验结果与分析
为了验证所提出方法的有效性，我们在某风电场的风速数据集上进行了实验。实验结果表明，通过使用混合粒子群算法优化ELM的初始权值和偏置，可以显著提高ELM模型的预测准确性。同时，与传统ELM模型相比，多分位鲁棒ELM模型能够在极端事件和异常值上取得更好的预测性能。
5.结论
本文提出了一种基于混合粒子群算法和多分位鲁棒ELM模型的短期风速预测方法。通过混合粒子群算法优化ELM的初始权值和偏置，以及引入分位数损失函数的多分位鲁棒ELM模型，该方法能够提高风速预测的准确性和鲁棒性。实验结果表明，所提出的方法在真实的风速数据集上取得了较好的性能。未来的工作可以进一步改进所提出方法，包括考虑更多的特征和引入其他优化算法。