简化的分类微粒群算法及其在风电场建模中的应用
来源期刊：控制与决策2011年第3期
论文作者：陈国初 杨维 张延迟 徐余法 俞金寿
文章页码：381 - 778
关键词：微粒群优化算法;简化微粒群优化算法;微粒分类;动态模型;Weibull模型;
摘 要：提出一种简化的分类微粒群算法.首先将微粒按适应值的差异划分成较好、普通和较差3类;然后对这3类微粒分别采用3种对应的没有速度项的简化模型进行动态制整,有效地增加了种群的多样性.通过对4种典型测试函数的仿真实验,并与经典PSO和2个目前较为流行的改进PSO进行比较,实验结果表明了所提出的改进算法具有更好的优化性能.将改进算法用于风电场风速概率模型优化的实验结果表明,与传统最小二乘法相比,该方法拟合的Weibull参数精度更高,更具实际参考价值.
陈国初1，杨维1,2，张延迟1，徐余法1，俞金寿2
1. 上海电机学院电气学院2. 华东理工大学信息科学与工程学院
摘 要：提出一种简化的分类微粒群算法.首先将微粒按适应值的差异划分成较好、普通和较差3类;然后对这3类微粒分别采用3种对应的没有速度项的简化模型进行动态制整,有效地增加了种群的多样性.通过对4种典型测试函数的仿真实验,并与经典PSO和2个目前较为流行的改进PSO进行比较,实验结果表明了所提出的改进算法具有更好的优化性能.将改进算法用于风电场风速概率模型优化的实验结果表明,与传统最小二乘法相比,该方法拟合的Weibull参数精度更高,更具实际参考价值.
关键词：微粒群优化算法;简化微粒群优化算法;微粒分类;动态模型;Weibull模型;
