粒式搜索者算法优化的SVM短期风电功率预测

支持向量机在风电功率预测方面的应用越来越广泛。风电功率预测精度不仅受风能随机性、非线性的影响,而且取决于预测模型的主要参数。对搜索者算法的二维优化能力进行改进,设计了基于二维参数改进的粒式搜索者算法(PTSOA)。具体给出了PTSOA的实现步骤,并利用五种常用的经典测试函数验证改进后算法的优化性能。利用粒式搜索者算法对支持向量机的核函数参数和惩罚因子进行寻优,利用寻优得到的参数进行模型训练,并将模型用于功率预测。对支持向量机预测模型结果进行对比和预测误差分析。分析结果表明:粒式搜索者算法优化的支持向量机具有更精确的风力发电功率预测结果。