MATLAB
实现基于牛群优化算法（
BFO）进行风电功率预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
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风电并网规模持续扩张，电力系统对短时至日前尺度的功率预测精度与稳定性提出更高要求。风功率受风速切变、湍流强度、地形粗糙度、机组控制策略、尾流效应与气象锋面等多源因素耦合影响，呈现强非线性、非平稳、突变性与周期性交替等统计特征。传统物理机理模型对现场参数依赖度高、部署成本大，纯数据驱动模型在超常天气或机组状态突变时容易失效。为在数据约束与泛化能力之间
取得平衡，群体智能优化与稳健的机器学习预测器的组合成为工程界常见路线，其中牛群优化算法（BFO，Buffalo Optimization的简称）因结构简洁、全局搜索与局部开采兼顾、调参量少而受到关注。该算法通过模拟牛群在草原上的群体协同行为，借助“群体记忆信号”“个体节律信号”与“领头-跟随”机制，驱动候选解在参数空间内进行动态迁移，以 ...