改进粒子群算法在风电场优化中的应用研究

"一种改进粒子群算法及其在风电场中的应用 (2012年) - 徐余法, 高洁, 陈国初" 本文是工程技术领域的学术论文，主要探讨了如何通过改进传统的粒子群优化算法（PSO）来提高其在解决优化问题时的效率和准确性，特别是应用于风电场风速概率分布模型的优化。 粒子群优化算法是一种基于群体智能的全局优化技术，模仿了鸟群或鱼群的集体行为。在传统PSO中，每个粒子代表可能的解，它们在解空间中移动，寻找最优解。然而，该算法存在两个主要问题：一是寻优速度较慢，二是容易陷入局部最优，而非全局最优。 针对速度慢的问题，作者引入了种群平均速度的概念，用以衡量粒子群的活跃度。平均速度被用来动态调整粒子的惯性权重和学习因子。惯性权重控制了粒子在当前速度和历史速度之间的平衡，而学习因子影响粒子如何根据自身和最佳位置更新速度。通过根据平均速度进行调整，可以加速粒子的搜索过程，提高全局探索能力。 对于容易陷入局部极值的问题，作者提出了结合模拟退火算法的策略。模拟退火算法源自物理中的退火过程，它允许在一定概率下接受较差的解决方案，以跳出局部最优，保持搜索的全局性。将模拟退火与粒子群算法融合，利用粒子群的并行搜索优势和模拟退火的概率突跳特性，能够有效地防止早熟收敛，增加群体多样性。 在实验部分，作者对两个典型的测试函数进行了仿真，结果表明改进后的算法在寻优性能上优于原版PSO。此外，他们将这个优化算法应用到风电场的风速概率分布模型的优化问题上，对比常规统计方法，新算法提供了更高的拟合精度，这对于准确预测风能产量和风电场的运营决策至关重要。 这篇论文提出的改进粒子群算法有效地解决了传统PSO的两大问题，提高了优化效率和全局优化能力，并在实际风电场问题中得到了验证，展示了其在能源领域应用的潜力。这一研究对于理解如何优化复杂系统的参数以及在其他需要全局优化的工程问题中具有借鉴意义。