ewma模型（ewma模型衰减因子）



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风电作为一种清洁可再生能源，在应对全球气候变化和能源危机方面发挥着至关重要的作用。然而，风电具有间歇性和波动性，给电网调度和稳定运行带来挑战。准确预测风电出力对于提高电网稳定性和利用率至关重要。

核极限学习机（KELM）是一种单隐层前馈神经网络，具有学习速度快、泛化性能好等优点。然而，KELM的核函数和正则化参数的选择对预测精度有很大影响。

本文提出了一种基于麻雀算法（SSA）优化核极限学习机（SSA-KELM）的风电回归预测模型。SSA是一种基于麻雀觅食行为的元启发式算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快等特点。

此外，本文还将Adaboost集成学习算法应用于SSA-KELM模型，进一步提高预测精度。

1. 极限学习机（ELM）

ELM是一种单隐层前馈神经网络，其输出为：

其中，L表示隐层节点数，β_i表示输出权重，h(x,a_i,b_i)表示隐层节点的输出，a_i和b_i分别表示隐层节点的输入权重和偏置。

ELM的学习过程主要包括两个步骤：

2. 麻雀算法（SSA）

SSA是一种基于麻雀觅食行为的元启发式算法。麻雀觅食时通常遵循以下规则：

SSA算法将麻雀觅食行为抽象为数学模型，通过迭代更新麻雀的位置来求解优化问题。

3. SSA-KELM模型

SSA-KELM模型将SSA算法应用于KELM模型的核函数和正则化参数优化。SSA算法的搜索空间为核函数和正则化参数的取值范围。

SSA-KELM模型的具体步骤如下：

4. Adaboost集成学习

Adaboost是一种集成学习算法，通过对弱学习器进行加权组合，得到一个强学习器。

Adaboost算法的具体步骤如下：

5. SSA-KELM-Adaboost模型

SSA-KELM-Adaboost模型将SSA-KELM模型作为弱学习器，应用Adaboost算法进行集成学习。

SSA-KELM-Adaboost模型的具体步骤如下：

6. 实验结果

本文使用真实的风电出力数据对SSA-KELM-Adaboost模型进行实验。实验结果表明，SSA-KELM-Adaboost模型的预测精度明显高于其他基准模型，包括ELM、SSA-ELM和Adaboost-ELM。

7. 结论

本文提出了一种基于麻雀算法优化核极限学习机（SSA-KELM）的风电回归预测模型。SSA-KELM模型通过SSA算法优化KELM模型的核函数和正则化参数，提高了预测精度。此外，本文还将Adaboost集成学习算法应用于SSA-KELM模型，进一步提高了预测精度。实验结果表明，SSA-KELM-Adaboost模型是一种有效且准确的风电回归预测模型。

[1] 杨硕.基于VMD-SMA-KELM短期负荷预测方法[J].电工材料, 2022(000-002).DOI:10.16786/j.cnki.1671-8887.eem.2022.02.014.

[2] 杨锡运,康宁,杨雨薇,et al.基于EEMD的SOA-KELM风电功率概率性短期区间预测[J].动力工程学报, 2019, 39(11):9.DOI:CNKI:SUN:DONG.0.2019-11-010.

[3] 呼梦颖,杨霈轶,段建东,等.基于麻雀搜索算法优化核极限学习机的风电功率预测方法:CN4.X[P].CN4.X[2024-02-29].

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

2.7 ELMAN递归神经网络时序、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

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