CGAQPSO优化LSSVM短期风电预测

《CGAQPSO优化LSSVM短期风电预测》是一篇关于风电功率预测的研究论文，主要探讨了如何利用改进的群体智能算法对风电功率进行准确预测。文章针对传统方法在处理风电数据时存在的精度不足和计算效率低的问题，提出了一种结合改进粒子群优化算法（CGAQPSO）与最小二乘支持向量机（LSSVM）的混合模型。

该研究首先介绍了LSSVM的基本原理及其在回归预测中的应用优势，指出其在处理小样本、非线性问题时具有较高的泛化能力。然而，LSSVM的性能高度依赖于参数的选择，而传统参数调优方法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。

为了解决上述问题，文章引入了CGAQPSO算法，该算法在标准粒子群优化算法的基础上进行了多方面的改进，包括自适应惯性权重调整、动态变异机制以及全局搜索能力增强等。通过这些改进，CGAQPSO能够更有效地寻找LSSVM的最优参数组合，从而提升预测精度。

实验部分采用实际风电场的数据进行验证，结果表明，CGAQPSO优化的LSSVM模型在短期风电功率预测任务中表现优于传统的LSSVM和其它优化算法。此外，文章还分析了不同参数设置对预测结果的影响，并给出了相应的优化建议。

综上所述，《CGAQPSO优化LSSVM短期风电预测》为风电功率预测提供了一个高效且准确的方法，对于提高风力发电系统的运行效率和稳定性具有重要意义。