基于改进鱼群优化支持向量机的短期风电功率预测-

《基于改进鱼群优化支持向量机的短期风电功率预测》是一篇关于风电功率预测的研究论文，文章主要探讨了如何利用改进的鱼群优化算法来优化支持向量机模型，从而提高短期风电功率预测的准确性。随着可再生能源的发展，风力发电在能源结构中的比重逐渐增加，而风电功率的波动性和不确定性给电网调度和运行带来了挑战。因此，准确的短期风电功率预测具有重要的现实意义。

本文提出了一种改进的鱼群优化算法，用于优化支持向量机的参数，以提升模型的预测性能。传统的鱼群优化算法在解决复杂优化问题时可能存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，而改进后的算法通过引入自适应调整机制和动态搜索策略，有效提高了算法的全局搜索能力和收敛效率。

在实验部分，文章选取了实际风电场的数据进行测试，对比了改进鱼群优化支持向量机与其他传统方法的预测效果。结果表明，该方法在预测精度和稳定性方面均优于传统方法，能够更好地适应风电功率的变化特性。

此外，文章还分析了影响风电功率预测精度的关键因素，如风速、风向、温度等气象参数，并探讨了这些因素对模型性能的影响。研究结果为风电功率预测提供了新的思路和方法，具有一定的理论价值和应用前景。

总体而言，《基于改进鱼群优化支持向量机的短期风电功率预测》是一篇具有创新性和实用性的学术论文，为风电功率预测领域提供了有价值的参考，有助于推动风能资源的高效利用和智能电网的发展。