基于改进粒子群优化支持向量机的光伏电池输出功率预测 |
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作者姓名: | 汪友明 穆恒星 徐国宁 |
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作者单位: | 西安邮电大学 自动化学院,陕西 西安,710121;中国科学院 光电研究院,北京,100094 |
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摘 要: | 采用支持向量机预测光伏电池功率时,其预测精确度与惩罚参数c和核函数参数g的取值有关。提出一种改进粒子群算法优化支持向量机并预测光伏电池输出功率。改进粒子群算法通过控制粒子的初始速度和位移并限制粒子速度的最大值和最小值,保证粒子不超出规定的速度边界,且具有自主调节功能;增加自适应粒子变异,避免粒子群算法陷入局部最优而导致搜索精度下降。结果表明,采用改进粒子群算法优化支持向量机预测光伏电池输出功率的精度更高,误差更小。
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关 键 词: | 支持向量机 粒子群算法 功率预测 仿真 光伏发电 |
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