MATLAB
实现基于
PLO-BLS
极光优化算法（
PLO）优化宽度学习系统（
BLS）进行光伏数据预测的详细项目实例
项目背景介绍
光伏能源作为一种清洁可再生能源，在全球范围内得到广泛推广。随着太阳能光伏发电系统规模的不断扩大，如何准确预测光伏发电量成为保障电网安全运行和优化能源调度的重要问题。光伏发电受环境因素如太阳辐射强度、温度、湿度和天气变化的强烈影响，数据表现出非线性、动态多变的特点。传统的预测模型难以充分捕捉这些复杂特性，导致预测精度有限。
宽度学习系统（
BLS）通过横向扩展网络宽度，避免了深度网络复杂训练过程，具有较快的训练速度和良好的泛化能力，特别适合对高维非线性数据进行建模。而极光优化算法（
PLO）是一种结合了粒子群优化和光学极光特征启发的先进优化方法，能有效搜索模型参数的最优组合，提升模型性能。
将PLO算法与BLS结合，利用
PLO算法优化
BLS的结构参数（如特征节点数和增强节点数），能够有效提升光伏发电预测的准确性和稳定性。基于此，开发一个基于
PLO优化的宽度学习系统用于光伏数据预测的项目，不仅满足当前智能电网对新能源预测的需求，也为新能源管理系统提 ...