本文關(guān)鍵詞：優(yōu)化遺傳算法尋優(yōu)的SVM在短期風速預測中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對遺傳算法存在的早熟和收斂慢的問題,提出一種融合小生境算法、免疫算法的優(yōu)化遺傳算法。一方面通過疫苗因子引導初始種群的生成,使個體具有某些優(yōu)秀基因,減少尋優(yōu)時間,并隨數(shù)據(jù)的更新,提出疫苗因子和參數(shù)尋優(yōu)范圍的自適應(yīng)更新機制。另一方面在種群的進化過程中,通過小生境遺傳算法維護種群的多樣性。實驗結(jié)果表明,將基于優(yōu)化遺傳算法尋優(yōu)的SVM應(yīng)用到短期風速預測中是可行的,具有較高的預測精度和收斂速度。
【作者單位】： 欽州學院工程訓練中心;廣西大學電氣工程學院;欽州學院科技處;
【關(guān)鍵詞】： 優(yōu)化遺傳算法 短期風速預測 SVM 參數(shù)尋優(yōu) 自適應(yīng)更新
【基金】：廣西高�？茖W技術(shù)研究項目(KY2015YB312) 廣西壯族自治區(qū)中青年教師基礎(chǔ)能力提升項目資助(基于IA-NGA算法尋優(yōu)的SVM短期風能預測研究)
【分類號】：TM614;TP18
【正文快照】： 0引言風電在為社會提供清潔能源的同時,也給電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行帶來了一系列新問題。由于風速,風向的隨機性,風電機組的輸出功率也具有隨機性,大規(guī)模風電并網(wǎng)后,會對電力系統(tǒng)的電能質(zhì)量帶來很多不利影響,也會給電力系統(tǒng)調(diào)度計劃的制定帶來困難[1-4]。風速預測對降低風電并網(wǎng)的

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