一种基于改进深度极限学习机的风功率预测方法

本发明公开了一种基于改进深度极限学习机的风功率预测方法，包括：S1：获取风功率数据，同时构建深度极限学习机DELM模型；S2：对采集到的风功率数据进行归一化处理，并初始化DELM模型参数；S3：在标准灰狼算法中引入sobol序列初始化种群，在局部搜索中引入柯西变异策略；S4：将预处理后的训练样本送入DELM模型中，经过DELM训练测试得到的复合加权目标函数值作为经混合复合加权目标函数改进后的灰狼算法的适应度值，利用改进灰狼优化算法对参数进行训练寻优，得到DELM各隐含层的最优节点数和最优正则化参数C；S5：将风功率数据的测试样本送入含有最优参数的DELM模型中，得到风功率预测输出值。本发明能够使得风功率预测更加接近实际值，提高风功率预测的准确度。

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