基于改进BBO算法优化KELM的短期风电功率预测-豆柴文库

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基于改进BBO算法优化KELM的短期风电功率预测 Title:Short-TermWindPowerPredictionBasedonImprovedBBOAlgorithmOptimizingKELM Abstract: Accuratelypredictingwindpowergenerationiscrucialforefficientintegrationandutilizationofrenewableenergysources.ThispaperproposesanimprovedapproachtoenhancetheperformanceoftheKernelExtremeLearningMachine(KELM)algorithmforshort-termwindpowerprediction.TheproposedmethodcombinestheoptimizationcapabilitiesoftheBiogeography-BasedOptimization(BBO)algorithmwiththeKELMmodel,providingamoreaccurateandreliablepredictionmodelforwindpowergeneration.Experimentalresultsdemonstratetheeffectivenessoftheproposedmethodintermsofpredictionaccuracyandreliability. 1.Introduction: 1.1Background: Withtheincreasingdemandforsustainableandcleanenergysources,windpowerhasgainedconsiderableattention.However,theinherentuncertaintyandvariabilityofwindpowergenerationposechallengesforpowersystemoperators.Accurateshort-termwindpowerpredictionisessentialforeffectivegridintegrationandmanagement. 1.2Motivation: Existingpredictionmodelsoftenfacechallengesincapturingthecomplexnonlinearpatternsinwindpowergeneration.Therefore,thispaperproposesanimprovedBBOoptimizationmethodforenhancingtheperformanceoftheKELMalgorithm,toaddressthelimitationsoftraditionalwindpowerpredictionmodels. 2.Methodology: 2.1KernelExtremeLearningMachine(KELM): KELMisarobustmachinelearningalgorithmthathasshownpromisingresultsinvariousfields.Itssimplicityandhighcomputationalefficiencymakeitsuitableforapplicationswithlarge-scaledataset,suchaswindpowerprediction. 2.2Biogeography-BasedOptimization(BBO)Algorithm: BBOisapopulation-basedoptimizationalgorithminspiredbytheprocessofbiogeography.Itemulatesthemigrationbehaviorofspeciestosearchfortheoptimalsolutioninagivenproblem.Here,BBOisusedtooptimizetheparametersoftheKELMalgorithm,improvingitspredictionaccuracy. 2.3ProposedApproach: Theproposedapproachconsistsoftwomainsteps.First,theBBOalgorithmisemployedtooptimizetheKELMmodelparameters,suchasthenumberofhiddennodes,learningrate,andregular

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