Python
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
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随着全球能源结构的转型和可再生能源技术的发展，光伏发电作为绿色、环保且可持续的重要能源形式，受到了广泛关注和快速推广。光伏系统的输出功率受多种复杂因素影响，如气象条件（辐射强度、温度、湿度等）、设备性能和环境变化等，导致其输出数据具有非线性、多变和不确定性的特征。准确预测光伏发电功率对于电网调度、能源管理和优化运行具有重要意义，是提升光伏发电经济效益和稳定性的关键技术之一。
然而，光伏数据的非线性和时序动态特征给预测模型提出了较高的挑战，传统线性模型往往难以捕捉其复杂关系，难以达到较高的预测准确度。基于机器学习的宽度学习系统（Broad Learning System, BLS）因其结构简单、训练速度快、泛化能力强，在处理非线性问题上表现优异，逐渐成为光伏数据预测的有力工具。然而，BLS模型的性能高度依赖于网络参数设置，特别是映射层和增强层的宽度参数 ...