改进黑猩猩算法的光伏发电功率短期预测

《改进黑猩猩算法的光伏发电功率短期预测》是一篇探讨如何利用智能优化算法提升光伏发电功率短期预测精度的研究论文。随着可再生能源的快速发展，光伏发电在能源结构中的比重不断增加，而由于光伏系统的输出功率受天气、光照强度、温度等多种因素影响，其具有较强的波动性和不确定性。因此，准确预测光伏发电功率对于电网调度、能源管理以及系统稳定性具有重要意义。

该论文提出了一种基于改进黑猩猩优化算法（Improved Chimpanzee Optimization Algorithm, ICOA）的光伏发电功率短期预测模型。黑猩猩优化算法是一种新型的群体智能优化算法，模拟黑猩猩群体在觅食和社交过程中的行为模式，具有良好的全局搜索能力和收敛速度。然而，传统的黑猩猩优化算法在处理复杂优化问题时可能存在收敛速度慢、易陷入局部最优等不足。为此，本文对传统黑猩猩优化算法进行了多方面的改进，以提高其在光伏发电功率预测任务中的性能。

在模型构建方面，作者首先收集了历史气象数据和光伏发电功率数据，并通过特征选择方法提取与光伏发电功率密切相关的输入变量。然后，采用改进的黑猩猩优化算法对支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）模型的参数进行优化。SVR作为一种经典的机器学习方法，在非线性建模和小样本数据处理方面表现出色，但其性能高度依赖于参数的选择。通过引入改进的黑猩猩优化算法，能够更高效地寻找SVR模型的最佳参数组合，从而提升预测精度。

改进的黑猩猩优化算法主要体现在以下几个方面：首先，在黑猩猩的觅食行为中引入了动态惯性权重机制，以增强算法的全局搜索能力；其次，结合了粒子群优化算法的部分思想，使得黑猩猩个体在搜索过程中能够更好地平衡探索与开发；此外，还设计了一种自适应变异策略，用于避免算法过早收敛，提高解的质量。

为了验证所提方法的有效性，作者在多个实际光伏电站的数据集上进行了实验，并与传统黑猩猩优化算法、粒子群优化算法和支持向量回归模型进行了对比分析。实验结果表明，改进后的黑猩猩优化算法在预测精度、收敛速度和稳定性等方面均优于其他方法，尤其是在面对复杂天气条件下的光伏发电功率预测任务时表现更为出色。

此外，论文还对模型的鲁棒性进行了评估，测试了不同数据噪声水平下模型的预测性能。结果表明，改进后的模型在数据质量下降的情况下仍能保持较高的预测精度，显示出较强的抗干扰能力。这为实际应用中的数据采集和预处理提供了更大的灵活性。

总的来说，《改进黑猩猩算法的光伏发电功率短期预测》论文通过引入改进的黑猩猩优化算法，有效提升了光伏发电功率短期预测的准确性与可靠性。该研究不仅为光伏发电功率预测提供了新的思路和方法，也为智能优化算法在能源领域的应用提供了有益的参考。未来，随着更多数据的积累和算法的进一步优化，该方法有望在实际电力系统中得到更广泛的应用。