MATLAB
实现基于蚁群优化算法（
ACO）进行风电功率预测的详细项目实例
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风电并网规模持续扩张，电网友好型调度越来越依赖高质量的功率预测。风能作为典型间歇性、随机性、季节性并存的可再生能源，受风速、风向、湍流强度、空气密度、气温梯度、机组运行状态、地形粗糙度以及上游尾流等多因素耦合影响，功率输出呈现强非线性与明显的非平稳特征。传统统计方法在短期与超短期场景可给出稳定基线，但在极端天气、风切变突变、功率爬坡与回落等时段容易失效；单一机器学习模型虽具备非线性拟合能力，却常受限于超参数敏感性、样本分布漂移与局部最优困境。基于蚁群优化算法（ACO）的智能搜索能力恰好对症：源于社会性昆虫觅食机理的“信息素—启发式偏好—群体协同”框架，能够在大规模、离散或连续的超参数空间内进行全局探索与自适应强化，对复杂评价函数（如交叉验证误差、风险加权损失、代价敏感指标）具有黑盒优化优势。为提升风电功率预测的时效性与稳健性，项目采用“数据工程 + 回归基学习器 + ACO超参数/特征协同搜索” ...