基于混沌DNA遗传算法与PSO组合优化的RNN短期风电功率预测

《基于混沌DNA遗传算法与PSO组合优化的RNN短期风电功率预测》是一篇探讨如何利用先进优化算法提升风电功率预测精度的研究论文。文章针对风电功率预测中常见的非线性、不确定性问题，提出了一种结合混沌DNA遗传算法和粒子群优化（PSO）的混合优化策略，以优化循环神经网络（RNN）模型的参数。

在风电功率预测领域，传统的预测方法往往难以应对风速、风向等气象因素的复杂变化，导致预测结果偏差较大。为此，本文引入了RNN模型，因其在处理时间序列数据方面具有较强的能力，能够捕捉风电功率的变化趋势。然而，RNN模型的性能高度依赖于其参数设置，因此需要高效的优化算法来提升模型的准确性。

为了克服传统优化算法在全局搜索能力和收敛速度上的不足，文章提出了将混沌DNA遗传算法与PSO相结合的组合优化方法。混沌DNA遗传算法利用DNA编码机制和混沌映射提高搜索效率，而PSO则通过群体智能优化进一步提升算法的收敛速度。两者的结合不仅增强了算法的全局搜索能力，还提高了局部寻优效率。

实验部分采用实际风电场的数据进行验证，结果表明，该组合优化方法在预测精度和稳定性方面均优于单一优化算法。此外，该方法在不同时间段内的预测表现也较为稳定，显示出较强的适应性和实用性。

综上所述，本文提出的基于混沌DNA遗传算法与PSO组合优化的RNN模型，在短期风电功率预测中展现出良好的应用前景，为风能资源的有效利用提供了新的技术思路。