MATLAB
实现基于粒子群优化算法（
PSO）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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风电功率预测已成为新能源友好并网与电力系统调度的关键环节。风速、风向、气压、温湿度、地表粗糙度与地形起伏等多源因素在时间尺度上呈现强非线性、非平稳与季节性，导致传统线性模型在短期与超短期场景中存在偏差累积与不确定性扩散问题。与此同时，风机叶轮气动效率、尾流效应、机组可利用率以及变桨与变速策略等机理层影响着功率转换的实际上限，进一步放大了数据驱动建模
的难点。粒子群优化算法（PSO）具备全局搜索、参数少、实现简洁与对梯度信息依赖低等优势，能够在复杂非凸空间内快速寻优，适合用于调参核方法、集成回归器或神经网络的关键超参数，从而提升泛化性能与鲁棒性。采用PSO对基于核的支持向量回归（SVR）进行超参数寻优，可在RBF核的宽度与惩罚因子、ε不敏感损失阈值之间取得平衡，既抑制欠拟合，又避免 ...