MATLAB
实现基于人工蜂群算法（
ABC）进行风电功率预测的详细项目实例
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风能作为零碳、可再生且本地化的能源形态，正快速走向规模化与电网深度融合阶段。随着高比例风电并网，电网调度部门需要更高的有功出力可预测性，以降低备用成本与爬坡压力；风电场业主则希望通过更高质量的短期功率预测来优化出清报价、检修排程与气象服务采购策略。传统统计方法在处理非线性、多尺度耦合、强噪声与间歇性的风电功率数据时往往力有未逮；纯机器学习方法虽然在拟合能力上更强，但在超参数寻优方面面临搜索空间维度高、目标函数多峰、局部极值多等难题，从而影响泛化性能与可解释性。人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）以群体智能为思想内核，通过“雇佣蜂—观察蜂—侦查蜂”三类个体协同合作，在复杂非凸空间中进行全局探索与局部开发，兼具参数少、易实现、稳健性强的优点，特别适合用于训练阶段的超参数自适应寻优与特征选择。将ABC与风电功率预测任务结合，能够在多源气象要素（风速、风向、空气密度、湍流 ...