改进的微粒群算法及其在风电场建模中的应用

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2011，47(1)223改进的微粒群算法及其在风电场建模中的应用杨维h2，陈国初1，张延迟1，徐余法1，俞金寿2YANGWeil“，CHENGuochul，ZHANGYanchil，XUYufal，YUJinshou21．上海电机学院电气学院，上海2002402．华东理工大学信息科学与工程学院，上海2002371．ElectricEngineeringSchool，ShanghaiDianjiUniversity，Shanghai200240，China2．S

2、choolofInformationScienceandEngineering，EastChinaUniversityofScienceandTechnology，Shanghai200237。ChinaE—mail：chgcsh@yahoo．com．cn·YANGWei，CHENGuochu。ZHANGYanchi，eta1．ModifiedparticleswarmoptimizationanditsappHeatoninwindfarm．ComputerEngineeringandApplications，2011，47(1)：223-2

3、27．Abstract：ThispapermakesananalysisaboutthedefectsofparticleswalTnoptimizationalgorithmeasilyrelapsingintolo-caloptimizationandconvergencewithlowspeedaswellaslowprecisioninthelateevolutionperiod．Based011differencesofglobalresearchandlocalresearchcapacitymadebytheinertiaweig

4、htofdiverseparticlesinthesameiterationperiod，amethodthatindividualinertiaweightsadjustwiththeindividuals’fimessisputforward．What’smore，inthelateevolutionperiod，inordertopreventthepopulationfrombecomingbadandeasilyrelapsingintolocaloptimization，Cauchymutationoperatortoescapel

5、ocalfitnessisbroughtforward，andthen，accordingtothetestandcomparisonwithfourtypicalfunctions，thismethodisillustratedwithhigheraccuracyandfasterconvergencerate．Intheend，thismodifiedmethodisappliedtowindfarmwindspeedprobabilitydistributionmodeling，andcomparedwithtraditionalstat

6、isticstrategy，anillustrationwithhigherprecisionisgiven．Keywords：particleswamioptimization；adapting；Cauchymutationoperator；Weibullmodeling摘要：分析了微粒群算法易陷入局部最优和进化后期收敛速度慢且精度较低的缺陷，针对即使在同一迭代时期，不同的微粒的惯性权值所调节的局部搜索能力和全局搜索能力的差异的基础上，提出了一种在同一迭代时期，个体惯性权重随个体的适应值自适应调整的方法．另外，在进化后期，防止种群多样性变差和

7、易陷入局部最优，提出了柯西变异算子，使这些微粒能及时跳出局部极值，通过典型的4种测试函数的测试和比较，表明改进的算法精度更高，收敛速度更快。然后将改进的微粒群算法用于风电场风速概率分布模型的优化，与常规的统计方法相比，表明该方法具有更高的拟合精度。关键词：微粒群算法；自适应；柯西变异算子；Weibull模型DOI：10．3778巧．issn．1002．8331．2011．01．064文章编号：1002．833l(2011)01．0223-05文献标识码：A中图分类号：TPl8l引言微粒群优化算法(ParticleSwarmOptimizatio

8、nalgorithm。PSO)是由J．Kennedy，R．C．Eberharttl。21于1995年提出的一种新的进化计算算法，其思想来源于人工生命和