基于多元宇宙优化支持向量机的短期光伏发电功率预测

准确预测光伏发电功率对电网日常调度规划至关重要。本文提出一种基于混合改进的多元宇宙优化(HIMVO)算法优化支持向量机(SVM)的短期光伏发电功率预测模型。首先,采用基于帐篷映射的混沌序列参与种群初始化,克服传统多元宇宙优化(MVO)算法易陷入局部最优的缺点;然后,在MVO算法的位置矢量更新中,引入一种非线性惯性权值下降策略,并加入差分进化(DE)算法进行全局搜索,采用HIMVO算法对SVM参数寻优,将优化后的HIMVO-SVM算法用于光伏发电功率预测。最后,在3种不同天气类型下对某地光伏电站输出功率进行预测仿真实验,预测结果与SVM、MVO-SVM方法预测结果进行对比,验证了HIMVO-SVM方法可有效提升短期光伏发电功率预测精度。