基于改进鸡群算法的风能资源评估

摘要：

研究了一种改进的鸡群(CSO)算法,引入了自我学习系数和学习因子提高小鸡和母鸡的学习能力,用于寻找形状参数k和尺度参数c的最优值.利用标准测试函数验证改进后的CSO算法的有效性.将改进后CSO算法计算得到k和c的最优值用于风能评估,并与等能量密度法的评估结果进行比较.结果表明,改进后的CSO算法的评估结果与实测数据统计更为接近.

关键词：风能资源评估、鸡群算法、威布尔分布、风能特性指标

所属期刊栏目：21

分类号：TP18;TK81(自动化基础理论)

资助基金：上海市科学技术委员会科研项目资助17DZ1201200

在线出版日期：2018-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：39-44