基于改进蜣螂算法优化核极限学习机的短期光伏功率预测方法

基于改进蜣螂算法优化核极限学习机的短期光伏功率预测方法，首先，获取光伏电站历史功率数据，以及光伏阵区对应气象因素数据，对数据进行处理；其次，通过变分模态分解方法VMD对功率时间序列数据进行分解，与气象因素数据组成数据集；再次，构建核极限学习机KELM模型；最后，利用改进蜣螂算法IDBO优化核极限学习机KELM参数，对功率进行预测。本发明通过改进蜣螂算法能弥补蜣螂算法容易陷入局部最优的缺点，加快收敛性速度，提高了光伏功率预测的精度。