基于ACFOA优化RBF的短期风电功率预测

为了提高短期风电输出功率预测的准确度,在分析研究基本预测方法的基础上,提出采用一种自适应混沌果蝇算法(ACFOA)优化RBF神经网络的预测方法。该方法中引入自适应混沌对果蝇算法的进化机制进行优化,并利用ACFOA算法改善RBF神经网络结构参数以提高网络的泛化能力,同时对某风电场的历史数据进行验证分析。仿真结果表明,相比于PSO-RBF预测方法,采用提出的预测模型能有效减少较大误差出现的频率,大幅度提高风电输出功率预测的准确度。

OMP信号稀疏分解的改进ACFOA实现

稀疏分解能用少数原子表示原始信号,但运算复杂是阻碍其实际应用的一个重要原因。果蝇优化算法(FOA)能有效地提高稀疏分解中原子的搜索效率,但其易于陷入局部最优。自适应混沌果蝇优化算法(ACFOA)能够针对局部最优进行混沌操作,提高全局寻优性能。正交匹配追踪(OMP)通过对已选原子的正交化,能够增加稀疏分解的收敛速度,但计算复杂度却有所增加。因此,利用智能算法的并行性,将ACFOA应用于OMP,并对其味道浓度判定值和混沌映射函数进行改进,以降低整个算法的复杂度,提升最优原子的搜索性能。实验结果表明,相比于其他几种算法,改进的ACFOA-OMP算法重建信号均方误差是最佳的。