基于相空间重构的神经网络短期风电预测模型
基于ELMAN神经网络的短期风速预测
第 １期
孙 斌等 ：基于 ＥＬＭＡＮ神经 网络的短期风速预测
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入层 ，隐含层和输出层的连接类似于前馈网络 ，输入层的单元仅起信号传输作用 。隐含层单元 的传递函
数可采用线性或非线性 函数 。承接层又称上下文层或状态层 ，它用来记忆隐含单元前一时刻的输出值 ，
可 以认 为 是一 个一 步延 时算 子 。其特 点 是隐含 层 的输 出通过 承 接层 的延 时 与存 储 ，自联 到 隐含 层 的输
入 ，这种 自联方式使其对历史状态 的数据具有敏感
性 ，内部 反馈 网络 的加 入 增 加 了 网 络 本 处 理 动 态 输入层 信息 的能 力 ，从 而 达 到 了动态 建 模 的 目的＿１０一－一１２ ７。埋 ￣ｒＭ
论证 明 ，具有 三层 计 算 单 元 的 神 经 网络 以实 现 任
的轨 迹也 就是 吸 引子 。一般 情况 下时 间序 列 的相空 间维 数很 高 ，但 是 维数 我 们 往 往不 知 道 。因此 为 了把 时 间序 列 的信 息充 分显示 出来 ，我 们通 常将 其 扩展 到三 维或是 更 高 的空间 去 ，这 就是 时 间序 列 的相空 间
重 构 。 Ｔａｋｅｎ定 理 ¨ ” ：若 是 ｄ维流形 ， ： — Ｍ ， 是一 个光 滑 的微分 同胚 ，Ｙ： — Ｒ，Ｙ有 二 维连续 导
态 向量 ； ，、 ：、Ｗ。分别 表示 隐层 到输 出层 、输 入层 到 隐层 、承接层 到 隐层 的连 接权 值矩 阵 ；ｇ（·）为 输 出
神经元的传递函数 ，是 中间层输 出的线性组合 ； ·）为隐层神经元的传递 函数。Ｅｌｍａｎ神经网络采用 ＢＰ算法进行权值修正 ，学习指标函数采用误差平方和函数 。 ：
基于相空间重构的神经网络短期风速预测
基于相空间重构的神经网络短期风速预测廖志强;李太福;余德均;程杨;姚立忠【摘要】针对风速具有较强的混沌特性,预测难度较大,提出了一种基于相空间重构的神经网络短期风速预测方法:对数据进行小波降噪,运用互信息法和虚假最近邻点法确定最佳的延迟时间和嵌入维数,对样本空间进行重构,使新的样本能够表征原始时间序列动态特性,更能反映风速变化特性.在此基础上运用BP神经网络进行短期风速预测.实验结果表明短期风速预测精度得到提高.%Considering the wind speed built-in a strong chaos characteristic and difficult to forecast, a short-term wind speed prediction method based on phase space reconstruction and neural network is proposed to predict wind speed data of time series. The data noises are reduced by wavelet de-noising. Optimal delay time is obtained by mutual information method and embedding dimension is also calculated by false nearest neighbor (FNN) method which reconstructed the sample space. The new space can not only be characterized by the dynamic characteristics of the original time series but also reflect the characteristics of wind. Finally, BP network can be used to forecast short-term wind speed. The experimental results show that the accuracy of short-term wind speed prediction is improved.【期刊名称】《江南大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(011)001【总页数】5页(P14-18)【关键词】相空间重构;互信息法;虚假最近邻点法;BP神经网络;风速预测【作者】廖志强;李太福;余德均;程杨;姚立忠【作者单位】西安石油大学电子工程学院,陕西西安710065;重庆科技学院电气与信息学院,重庆401331;重庆电力高等专科学校实践教学部,重庆400053;重庆市农业科学院,重庆401329;西安石油大学电子工程学院,陕西西安710065【正文语种】中文【中图分类】TP183鉴于石油、天然气、煤炭等燃料日益枯竭，并对环境造成污染，各国都在积极发展各种绿色能源技术。
基于BP神经网络的短期风电功率预测
基于BP神经网络的短期风电功率预测目前全球面临能源短缺和化石能源污染的重大问题，风能作为一种分布广泛的清洁能源被普遍使用。
风能具有不确定性和不可控性，风电因风能的随机性和波动性，在接入電网后对电力系统的稳定性有很大影响，因此进行风电功率预测具有实际意义。
本文提出一种基于BP神经网络的短期风电功率预测方法，使用风电场采集的风速数据和风电厂输出功率描述风电的随机性和波动性，通过BP 神经网络预测，利用MATLAB建模仿真实现风电系统实时产能的模拟，快速预测风电输出功率。
使用本文方法预测辽宁的某风电场的风电功率，通过分析对比得到的误差发现其预测精度高，满足生产要求。
标签：风力发电;电力系统;功率预测;BP神经网络0引言风能作为一种分布广泛的清洁能源，被全球各国密切关注。
由于风能本身具有随机性和波动性，风力发电对电力系统影响极大，电力系统要平衡供电与需求，所以需要进行短期风电功率预测。
众多科研机构和高校对风电功率预测开展了深入研究，取得了大量成果。
中国电力科技研究院李相俊等提出了一种融合深度学习算法的风力发电功率预测方法[1]，该方法精确度很高，但风力发电功率发生连续突变时，深度学习算法的跟踪变化能力有待考量。
南京邮电大学葛阳鸣提出了一种基于历史数据聚类分析与K近邻评估相结合的相似日选取策略[2]，有效提高了模型预测精度，但其预测时间跨度还需提高。
东北电力大学杨茂等进行了基于改进KNN （KNearest Neighbor）算法的风电功率实时预测[3]，该方法对数据要求较少，但时间长，计算复杂度高。
为了提高预测精度，本文采用基于BP神经网络的短期风电功率预测方法，将非线性因素风速作为输入量利用MATLAB建模仿真来实现风电系统实时产能的模拟，对比分析得到较高的预测精度。
证明BP神经网络预测模型具有一定的准确性、适用性和泛化能力。
1风电功率预测的影响因素分析1.1 风速的影响分析风能是风电场的最主要且最为直接的能源，风速大小对风电场出力影响明显。
基于MIV改进的神经网络风电功率短期预测
基于MIV改进的神经网络风电功率短期预测摘要：针对神经网络模型无法筛选出对输出功率有显著影响的输入变量的问题，建立一种融合平均影响值（MIV）、Elman网络和BP网络的风电功率短期预测模型。
应用某风电场实测数据，从中截取500组与1000组两类神经网络训练数据，分别建立5、10、15、20四种隐含层神经元个数的神经网络模型，运用平均影响值算法筛选出模型的重要输入参数，并重新构建预测模型。
结果表明，Elman网络的训练耗时远小于BP网络，训练数据较少时，Elman模型的预测误差明显小于BP模型，随着训练数据增加，两种模型预测误差相差不大。
用MIV简化后的模型预测精度并未降低，大大简化了模型结构，对于处理数据量大的情况具有重要意义。
关键词：平均影响值；神经网络；风电功率预测（Yalong River Hydropower Development Company Ltd. , Chengdu 610051, Sichuan, China）Abstract：For neural network model can't extract has significant influence on the output power of the input variable, a short-term wind power prediction model with MIV, Elman network and BP network is established. Using the measured data of a wind farm, 500 and 1000 groups of two types of neural network training data are intercepted, and the neural network model of 5, 10, 15 and 20 four hidden layer neurons is established respectively. The important input parameters of the model are screened by the average influence value algorithm, and the new construction prediction model is emphasized. The results show that the training time of Elman network is much less than that of BP network. When the training data is less, the prediction error of the Elman model is obviously smaller than that of the BP model. With the increase of the training data, the error of the prediction error of the two models is very small. After simplifying the model with MIV, the prediction accuracy has not been reduced, which greatly simplifies the model structure and is of great significance for dealing with large amounts of data.Key words：Mean impact value; neural network; wind power prediction 前言随着风电场并网运行规模的增大，国内外对于风力发电并网各种课题的研究越来越深入，但关于风电场发电功率预测的研究还达不到令人满意的程度，风电场功率预测对接入系统安全性、稳定性和经济运行具有重要意义[1]。
基于人工神经网络的风电功率短期预测系统
基于人工神经网络的风电功率短期预测系统基于人工神经网络的风电功率短期预测系统1. 引言随着环境保护和可再生能源的重要性不断增加，风力发电作为一种洁净的、可持续的能源形式，得到了广泛关注和应用。
然而，风力发电的波动性和不稳定性给电网的稳定性和安全性带来了挑战。
因此，风电功率的准确预测对于电网调度和运行具有重要意义。
人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种模仿人脑神经系统的信息处理机制的计算模型，具有良好的非线性映射和适应性学习能力。
在短期风电功率预测中，ANN已被广泛应用，并取得了较好的预测效果。
本文将基于人工神经网络，构建一种风电功率短期预测系统，并对其进行详细介绍和分析。
2. 风电功率短期预测系统的结构风电功率短期预测系统主要包含数据采集、数据预处理、特征提取和风电功率预测四个模块。
其中，人工神经网络作为核心模块，负责实现对风电功率的预测。
2.1 数据采集风电功率的快速变化和高频率特点使得数据采集成为系统的基础。
通过安装在风机上的传感器，可以实时采集风速、风向、发电机转速等相关数据。
这些数据将作为神经网络的输入特征。
2.2 数据预处理由于采集到的风电数据包含噪声和异常值，需要进行数据清洗和预处理。
常用的方法包括数据插值、去除异常值、数据平滑等。
通过预处理，可以提高数据的质量和准确性，为后续的特征提取和预测建模提供可靠的数据基础。
2.3 特征提取特征提取是将原始数据转换为可供神经网络学习和建模的有效特征。
在风电功率预测中，常用的特征包括风速、风向、温度、湿度等。
特征提取的目标是找到与风电功率具有相关性的特征，以提高预测模型的准确度。
2.4 风电功率预测基于人工神经网络的风电功率预测采用监督学习的方法，将历史数据作为输入，建立预测模型，并利用该模型对未来的风电功率进行预测。
首先，根据历史数据构建训练集和测试集，然后使用神经网络进行训练和拟合，最后通过神经网络的输出得到风电功率的预测结果。
基于风速融合和NARX神经网络的短期风电功率预测
基于风速融合和NARX神经网络的短期风电功率预测【摘要】风能是一种重要的可再生能源，风电功率预测在提高电网的安全性和稳定性方面起着关键作用。
本文基于风速融合和NARX神经网络提出了一种短期风电功率预测模型。
首先对风电功率预测方法进行了综述，然后重点介绍了基于风速融合和NARX神经网络在短期风电功率预测中的应用。
接着详细描述了基于风速融合和NARX神经网络的预测模型，并设计了相应的实验进行结果分析。
对研究结果进行总结，并展望未来可能的研究方向。
通过本文的研究可以有效提高短期风电功率预测的准确性和可靠性，促进风能资源的合理利用和电网的可持续发展。
【关键词】风电功率预测，风速融合，NARX神经网络，短期预测，实验设计，结果分析，研究总结，未来研究方向。
1. 引言1.1 研究背景传统的风电功率预测方法主要基于统计学和数学建模，但往往难以准确捕捉风电功率的非线性特性。
近年来越来越多的研究将人工智能和机器学习应用于风电功率预测中，以提高预测精度和准确性。
基于风速融合和NARX神经网络的短期风电功率预测模型因其能够有效处理非线性关系和复杂数据，成为当前研究的热点之一。
本文将探讨基于风速融合和NARX神经网络的短期风电功率预测方法，并通过实验证明其在提高风电功率预测准确性和精度方面的优势，为未来风电功率预测研究提供参考。
1.2 研究意义风力发电是一种清洁能源，具有环保、可再生的特点，对于减少化石能源消耗、减少温室气体排放具有重要意义。
对于风力发电的功率进行准确预测可以帮助电网运营商更好地调度电力系统，提高电力系统的可靠性和可持续性。
对风电功率进行准确预测还可以帮助风电场拥有更好的经济效益，提高能源利用率。
传统的风电功率预测方法往往依赖于统计模型或基于物理的建模方法，这些方法在预测精度和稳定性方面存在一定局限性。
为了提高风电功率预测的准确度和可靠性，结合风速融合和NARX神经网络的方法被提出并得到了广泛关注。
通过综合考虑风速、风向等多种影响因素，结合神经网络的非线性拟合能力和时序预测能力，可以更准确地预测短期风电功率。
基于VMD-CNN-LSTM模型的短期风电功率预测
基于VMD-CNN-LSTM模型的短期风电功率预测
李润金;李丽霞
【期刊名称】《沈阳工程学院学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2024(20)1
【摘要】风电功率的精准预测是提高风电并网稳定性的重要手段之一。
针对气象特征复杂性与随机性引起风电功率难以精准预测的问题,提出了一种基于VMD-CNN-LSTM的短期风电功率预测模型。
该模型总体结构包括多气象特征序列变分模态分解(VMD)与重构、卷积神经网络(CNN)挖掘多气象特征信息、长短期记忆网络(LSTM)预测结果输出、泛化能力分析。
与目前仅考虑分解历史风电功率序列分别建立预测模型方法相比,本文所提出的VMD方法物理意义明确,能够跟踪气象特征预测未来风电功率趋势。
在某风电场的实际数据上进行验证,算例结果表明:该模型预测结果精度较高,降低了多气象特征因素对预测结果的影响,具有一定的实用性。
【总页数】8页(P6-13)
【作者】李润金;李丽霞
【作者单位】沈阳工程学院电力学院;沈阳工程学院自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP614
【相关文献】
1.基于SSA-CNN-BiGRU-Attention的超短期风电功率预测模型
2.基于CEEMDAN-ISSA-LSSVM模型的短期风电功率预测
3.基于VMD-CNN-LSTM的短期风电功率预测研究
4.基于LSTM-GRU-FCN模型的风电功率短期多步预测研究
5.基于预测误差分布优化模型的风电功率超短期概率区间预测研究
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基于相空间重构及自适应支持向量机的短期风速预测
基于相空间重构及自适应支持向量机的短期风速预测杨洪深【摘要】The wind is strong random and intermittent, which leads to large scale wind power integration will seriously affect the safe and stable operation of power system and power quality. Wind speed and more accurate prediction can reduce the adverse impact of wind power on the grid, and provide reliable basis for power griddispatching. Based on the chaotic property analysis of wind speed and phase space reconstruction, using adaptive short-term wind speed forecasting support vector machine, the results indicate that the prediction accuracy of this method is higher than that of BP, RBF prediction model.%风速具有较强的随机性和间歇性，导致大规模风电接入电网会严重影响电力系统的安全稳定运行以及电能质量。
较为准确的风速预测可以降低风能对电网的不利影响，为电网运行调度提供可靠的依据。
在对风速进行混沌属性分析及相空间重构的基础上，采用自适应支持向量机进行短期风速预测，结果表明该方法的预测精度高于BP、RBF等预测模型。
【期刊名称】《铜陵学院学报》【年(卷),期】2014(000)001【总页数】4页(P106-109)【关键词】风速预测;自适应支持向量机;混沌时间序列;相空间重构【作者】杨洪深【作者单位】铜陵学院，安徽铜陵 244000【正文语种】中文【中图分类】TP391.9风速的随机性对风电场输出功率具有显著影响，通过风速预测，可在一定程度上降低风能的间歇性对电网的不利影响[1]。