基于改进果蝇算法优化的SVM风电功率短期预测

由于风力发电功率预测的准确性直接关系到电网的供需平衡,直接影响着并网系统的运营成本,因此风电功率预测的准确性非常重要。对于预测精度不高的问题,提出了一种改进的果蝇算法优化的支持向量机的预测方法。由于支持向量机的惩罚因子和核函数参数选择对预测精度有很大影响,因而利用改进的果蝇算法对支持向量机参数进行优化,用优化好的参数进行建模训练,然后把建好的模型应用于功率预测,最后对数据进行评估。预测结果表明:改进的果蝇算法优化的支持向量机对风力发电功率预测有更好的准确性。     

离散三群粒子群优化算法

提出了离散三群粒子群优化算法(DTHSPSO),该算法将整个粒子群分为三群,第1群粒子朝全局历史最优方向飞行,第2群粒子朝着相反方向飞行,第3群粒子在全局历史最优位置周围随机飞行。粒子的速度保持连续性,对于粒子位置的处理采用两种方法:一是通过传递函数,根据速度的大小进行离散化;二是直接通过强硬限制函数(Hardlim函数)将位置离散化。通过对两种离散函数进行测试与比较,表明两种DTHSPSO都比基本离散粒子群优化算法(DPSO)具有更好的优化性能,而且直接采用Hardlim函数的DTHSPSO算法效果更加突出。     

三群协同粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值点、搜索精度低等缺点,提出了一种三群协同粒子群优化算法(TSC-PSO)。搜索时,如果全局极值连续若干代没有改善,粒子未找到全局最优点,就任选某个优群,将其群内粒子和差群粒子交换。仿真结果显示,对一些经典多峰值函数、非凸病态函数,TSC-PSO增强了全局搜索能力,具有比基本PSO更好的优化性能。     

一种改进粒子群算法及其在风电场中的应用

针对传统粒子群寻优速度慢的缺点,引进了种群平均速度的定义。用平均速度表征粒子群的活跃程度,并作为粒子群惯性权重和学习因子调节的依据,加快了粒子群的寻优速度。针对粒子群容易陷入局部极值的缺点,提出将模拟退火算法引入粒子群算法,将粒子群的平行快速寻优能力和模拟退火的概率突跳特性相结合,保持了群体多样性,有效地避免了局部收敛。对2个典型测试函数的寻优问题进行仿真实验,实验结果验证了该算法的有效性。将改进的粒子群算法用于风电场风速概率分布模型的优化,与常规的统计方法相比,该方法具有更高的拟合精度。     

基于人工生命的优化方法及应用

将人工生命科学引入优化问题的处理中,通过对"生命游戏"这一特殊元胞机制的研究,并结合遗传算法(GA),建立了基于GA的元胞自动机优化模型.将该方法用于常用测试函数优化问题的求解,仿真结果表明所提出的新方法具有良好的性能.把基于GA的元胞自动机优化方法和BP神经网络相结合,用于丙烯腈收率软测量建模.结果表明:基于此方法的软测量模型精度高、性能较好,具有应用前景.     

两群替代微粒群优化算法及其应用

提出一种两群替代微粒群优化算法（TSSPSO），并对算法参数进行分析和对算法方程进行修正。该方法将微粒分成飞行方向不同的两分群，其中一分群微粒朝着最优微粒飞行，另一分群微粒朝着相反方向飞行；飞行时，每一微粒不仅受到微粒本身飞行经验和本分群最优微粒的影响，还受到全群最优微粒的影响。搜索时，每一次迭代均以一定的替代率用一分群中若干优势微粒取代另一分群中相同数目的劣势微粒。对4种常用函数的优化问题进行测试并进行比较，结果表明：两群替代微粒群优化算法比基本微粒群优化算法更容易找到全局最优解，优化效率和优化性能明显提高。将两群替代微粒群优化算法用于常压塔汽油干点软测量，建立基于两群替代微粒群优化算法的汽油干点神经网络软测量模型，通过与实际工业数据的比较，表明基于两群替代微粒群神经网络的软测量模型精度高、性能好。     

分段式微粒群优化算法

提出一种分段式微粒群优化算法。该算法将所要搜索的区域分成若干段,首先在每一区段内搜索出区段的最优位置,然后将各区段的最优位置组成一微粒群,继续搜索全局最优位置。通过对5个常用标准测试函数进行优化计算,仿真结果表明:分段式微粒群优化算法能有效地搜索到全局最优解,具有比基本微粒群优化算法更快的搜索速度和更好的优化性能。