✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍一、研究背景与问题提出风电功率的强随机性、间歇性与强波动特性一直是制约高比例风电并网消纳、电网安全稳定调度的核心瓶颈。精准的风电时序预测是平抑风电波动、优化电网调度计划、降低弃风率的核心基础支撑。传统风电预测方法中单一鲁棒极限学习机RELM虽然具备学习速度快、泛化能力强的优势但在风电时序的强非线性、高噪声样本场景下容易出现预测精度波动、泛化能力不足的问题常规Adaboost集成学习在基学习器训练过程中存在初始参数随机赋值导致的迭代收敛慢、局部最优陷阱等缺陷难以充分挖掘风电时序数据的深层演化规律。本研究提出一种基于狮群优化算法LSO改进的RELM-Adaboost风电时序预测算法利用狮群优化算法模拟狮群社会等级分工与协作捕猎的智能寻优特性全局优化RELM的输入权值、隐层偏置等关键参数再通过Adaboost算法将多个优化后的RELM基学习器进行加权集成构建强鲁棒性的风电时序预测模型最终在实测风电数据集上完成多组对比实验验证该算法在预测精度、抗噪性与泛化能力上的显著优势。二、核心算法理论基础2.1 鲁棒极限学习机RELM鲁棒极限学习机是在传统单隐层前馈神经网络极限学习机的基础上改进得到的高效学习算法其核心特性是通过引入加权最小二乘损失函数替代传统ELM的普通均方误差损失大幅降低风电数据中异常离群点对模型训练过程的干扰有效提升模型在高噪声风电时序场景下的鲁棒性。相比传统ELMRELM不需要反复迭代调整网络参数求解速度极快泛化能力更强非常适配风电时序预测这类大样本、高噪声的回归场景。但传统RELM的输入权值与隐层偏置采用随机初始化方式参数选取的随机性会直接影响最终的预测性能容易出现不同训练批次下预测精度波动较大的问题。2.2 狮群优化算法LSO狮群优化算法是一种模拟狮子群体社会分工与捕猎行为的新型群体智能优化算法它将种群中的个体划分为狮王、母狮、幼狮三类不同角色狮王负责占据最优食物资源位置守护当前最优解母狮两两协作完成捕猎行为负责全局搜索新的潜在最优区域幼狮围绕狮王进食同时在迭代后期向其他母狮位置移动完成局部精细搜索。该算法相比传统粒子群、遗传算法具备收敛速度快、全局寻优能力强、不易陷入局部最优的显著优势非常适合用来解决神经网络的复杂参数全局优化问题。2.3 LSO优化RELM-Adaboost集成框架本研究对传统Adaboost集成学习流程进行针对性改进不再直接随机初始化RELM基学习器的参数而是在每个基学习器训练前调用LSO算法以最小化训练集预测误差为目标全局寻优RELM的输入权值、隐层偏置与正则化参数保证每个基学习器都能达到当前样本分布下的最优性能。随后Adaboost算法根据每个基学习器的预测误差动态调整样本权重不断迭代训练生成多个差异化的优化RELM基学习器最终按照基学习器的误差水平分配不同的集成权重加权求和得到最终的强预测器充分发挥集成学习的泛化提升优势。三、算法实现流程与实验设置本次算法的完整实现步骤严格遵循风电预测的工程逻辑风电数据集预处理采用国内某风场实测的全年逐15分钟风电功率时序数据选取风速、风向、环境温度、历史风电功率4个变量作为多维度输入特征未来1小时的风电功率作为预测输出标签对原始数据进行缺失值填充、异常点剔除与归一化处理按照7:2:1的比例划分训练集、验证集与测试集保证训练样本覆盖不同季节、不同风速区间的全场景工况。LSO算法参数初始化设定狮群种群规模为30最大迭代次数为100根据RELM的参数维度确定算法的搜索空间上下限初始化狮群中狮王、母狮、幼狮的个体比例保证种群的多样性与协作寻优能力。基学习器优化训练在Adaboost的每一轮迭代中将当前加权训练集的预测均方误差作为LSO算法的适应度函数通过狮群的角色分工与位置更新迭代寻优输出当前最优的RELM参数组合训练得到本轮的优化RELM基学习器。集成权重分配与结果输出根据每个基学习器的预测误差计算对应的集成权重将所有优化后的RELM基学习器进行加权集成得到最终的风电时序预测结果反归一化后输出与实际风电功率量纲一致的预测值。实验硬件平台采用Intel i7-12700处理器仿真软件环境为MATLAB 2022b选取平均绝对误差MAE、均方根误差RMSE、决定系数R²三个核心指标对算法性能进行量化评估同时设置传统BP神经网络、单一RELM、PSO优化的RELM-Adaboost三组对比算法在完全相同的训练测试数据集上开展对照实验。⛳️ 运行结果 部分代码%_________________________________________________________________________%%狮群算法 %%_________________________________________________________________________%function [Best_score,Best_pos,curve]LSO(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)beta 0.5;%成年狮所占比列Nc round(pop*beta);%成年狮数量Np pop-Nc;%幼师数量if(max(size(ub)) 1)ub ub.*ones(1,dim);lb lb.*ones(1,dim);end%种群初始化X0initialization(pop,dim,ub,lb);X X0;%计算初始适应度值fitness zeros(1,pop);for i 1:popfitness(i) fobj(X(i,:));end[value, index] min(fitness);%找最小值GBestF value;%全局最优适应度值GBestX X(index,:);%全局最优位置curvezeros(1,Max_iter);XhisBest X;fithisBest fitness;indexBest index;gbest GBestX;for t 1: Max_iter%母狮移动范围扰动因子计算stepf 0.1*(mean(ub) - mean(lb));alphaf stepf*exp(-30*t/Max_iter)^10;%幼狮移动范围扰动因子计算alpha (Max_iter - t)/Max_iter;%母狮位置更新for i 1:Ncindex i;while(index i)index randi(Nc);%随机挑选一只母狮endX(i,:) (X(i,:) X(index,:)).*(1 alphaf.*randn())./2;end%幼师位置更新for i Nc1:popqrand;if q1/3X(i,:) (gbest XhisBest(i,:)).*( 1 alpha.*randn())/2;elseif q1/3q2/3indexT i;while indexT iindexT randi(Nc) pop - Nc;%随机位置endX(i,:) (X(indexT,:) XhisBest(i,:)).*( 1 alpha.*randn())/2;elsegbestT ub lb - gbest;X(i,:) (gbestT XhisBest(i,:)).*( 1 alpha.*randn())/2;endend%边界控制for j 1:popfor a 1: dimif(X(j,a)ub)X(j,a) ub(a);endif(X(j,a)lb)X(j,a) lb(a);endendend%计算适应度值for j1:popfitness(j) fobj(X(j,:));endfor j 1:popif(fitness(j)fithisBest(j))XhisBest(j,:) X(j,:);fithisBest(j) fitness(j);endif(fitness(j) GBestF)GBestF fitness(j);GBestX X(j,:);indexBest j;endend%% 狮王更新Temp gbest.*(1 randn().*abs(XhisBest(indexBest,:) - gbest));Temp(Tempub)ub(Tempub);Temp(Templb) lb(Templb);fitTemp fobj(Temp);if(fitTempGBestF)GBestF fitTemp;GBestX Temp;X(indexBest,:)Temp;fitness(indexBest) fitTemp;end[value, index] min(fitness);%找最小值gbest X(index,:);%当前代种群最优值curve(t) GBestF;endBest_pos GBestX;Best_score curve(end);end 参考文献往期回顾扫扫下方二维码