基于小波分析与神经网络的风电场短期风速预测

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基于BP神经网络的风电场短期功率预测

据纵向对比法、绝对均值法ｆ７】等。将异常数据看作预测数据处理的人工智能算法ｆ８Ｊ】在异常数据处理中的应用解决
了数据处理粗糙、修正效果不理想的缺点，也减少了运行人员的工作量，避免了人工干预带来的误差。本文将失真数据修正看作空缺数据一样处理，所以异常数据的处理可分为失真数据的查找和空缺数据的补全。
Hale Waihona Puke 收稿日期２０１３一Ｏ１ — ２８
作者简介
所
丽（１９８６一），女，黑龙江人，在读硕士，研究方向：分布式电源、电动汽车充电站规划。
２０１３．０４Ｂ
总第２６Ｏ期
雌们
叭。
差跳跃ｌ生较大，个别点不能满足要求。相比较而言，一元线性回归方程将空缺值作为预测值进行补全，提高了数据补全的精度，为负荷的预测提供了相对真实可信的数据。
系，本文运用ＳＰＳＳ中的相关性分析，研究功率与风速和功率之间的关系，从而确定神经网络的输入层神经元个数。选取当前功率点ｙ、当前功率点前５个点的功率值（，，凰，，。）和当前点风速与之前４个点的风速值（，：，。，）作为研究对象，进行相关性分析。从结果可以看出，所有的自变量与因变量功率之间的相关系数在０．Ｏ１的水平上相关显著，且均是正相关。其中，当前功率序列ｙ与风速。，，，功率和，。之间的相关系数均大于０．８，说明，，，和。。与ｙ之间均具有高度相关性，而且都在０．０１的水平上相关显著。

分析如何提高风电场风功率预测准确率

分析如何提高风电场风功率预测准确率摘要：风力发电虽然创造出了可观的经济效益，但其间隙性、随机性和波动性的特点给整个电力系统的安全与稳定运行带来了挑战，同时直接影响了风电厂在电力行业的竞争力。

因此，加快风功率预测的研究、提高功率预测的精确度就显得尤为重要。

关键词：功率预测；风力发电；组合预测强调了风功率预测研究对确保电力系统安全、提升经济运行和改善电能质量的重要性。

探讨了当前风功率预测方法，并详细阐述了其中的关键技术步骤，同时展望了对短期和实时风功率预测的未来发展趋势。

1风功率预测的主要方法1.1按照预测时间划分风电预测可细分为长期、中期、短期和超短期。

长期预测在选址和规划阶段中起到重要作用，以年为单位。

中期预测以月为单位，可更合理地安排风场的大规模检修计划。

短期预测主要用于优化电网调度，通常提前1~2天进行。

超短期预测则针对控制风电机组，一般提前数十分钟或数小时进行预测。

当下的实时预测也属于超短期预测的范畴。

1.2按照预测模型的对象不同风速预测可分为间接法和直接法。

间接法通过对风速的精准预测，进而根据风功率曲线得到预测功率。

直接法则研究功率，不考虑风速的变化过程进行风功率预测。

1.3按照所用预测模型差异功率预测方法可分为统计模型预测和物理模型预测两种。

统计模型预测方法利用统计学原理，通过寻找历史数据与机组输出功率之间的映射关系来进行预测，忽略了风速物理变化过程。

常见的预测模型包括卡尔曼滤波、时间序列等统计模型，以及基于智能类模型的人工神经网络、小波分析、SVM回归法、模糊逻辑等方法。

统计方法受限于历史数据，在长期预测中面临数据处理和历史数据统计的挑战。

1.4按照功率预测模型个数划分功率预测可以被分类为单一预测和组合预测两种方法。

单一预测方法主要采用小波分析、时间序列和神经网络等数学模型或者物理模型来进行功率预测。

而组合预测方法则是通过选取适当的组合方式将单一模型集成起来进行功率预测。

单一功率预测通常忽略了物理影响因素，导致预测的准确度不佳。

总目录第一期

马克思主义学习型政党建设之思考
— —
以安徽省为例 …… ………… …… ……… ……… ……… ……… …… ……… ……… … 胡效英（一ｌ６１１）
公正司法语境下的刑事司法制度创新
— — 一
个刑事被害人视角的审视 …… ……… …… ………… ……… …… ……… ……… … 宣
微生物发酵床对育肥猪生产性能及猪肉品质的影响 ………………… 周玉刚，闻爱友，宁康健，１９等（ — ）
墨田
不同灌浆阶段弱光对小麦产量与籽粒灌浆速率的影响 …………… 李文阳，闰素辉，时侠清，Ｉｌ）等（ — ３灌浆期高温对小麦旗叶净光合速率及籽粒生长的影响 ………………… 闰素辉，李文阳，邵庆勤（ — ８１１）不同密度对直播油菜生长及产量的影响 …………………………………………………… 李盂良（ — ３１２）微量元素对烟草幼苗生长及其保护酶表达的影响 ………………………………………… 罗育淮（ — ７１２）
不同配比基质对悬铃木生长的比较 ……… ……… ……… …… ……… 张远兵，刘爱荣，刘勇，（２）等２— ４
交互式语言教学原理在公共英语教学中的应用
…… ……… ……… ……… …… ……… … 李芙蓉（ —８）１３
构建和谐师生关系，促进高职英语教学……………………………………………………… 孙雪梅（ — ８１８）
基于ＣＥＬＣ分析中国英语学习者ｑｉｕｅ和ｒｔｅ的使用特征 ……… ………… …… 盂繁旭，ｔａｒｈ刘萍（ — １１９）
刚（ —１１１２）

短期风电功率的预测方法

短期风电功率的预测方法短期风电功率预测是指对未来1-48小时内的风速变化进行预测，并从中推导出未来的风电功率。

在风电发电方面，预测未来的风电功率具有重要意义，这有助于降低风电发电的成本，优化风电发电的规划，增强风电系统的运行效率。

以下是短期风电功率预测的几种常用方法。

1.统计学方法先将历史气象数据和风电功率数据表格化，再进行数据处理和分析。

通过建立一个统计模型来预测未来的风速，并通过这个模型得到未来的风能利用率和风电功率。

2.神经网络方法神经网络是一种模拟大脑的计算方法，该方法可以处理大量数据，发现数据中的未知关系，进而进行预测。

首先，通过历史气象数据和风电功率数据训练神经网络的参数，然后将训练好的神经网络应用于新的预测场景。

3.时间序列方法时间序列法是一种通过观察历史数据来进行未来预测的方法。

首先将历史数据统计分析，得到趋势、季节性等信息。

然后建立数学模型进行预测。

例如，可以使用ARMA模型，预测未来的风速。

4.物理模型方法这种方法是基于风能转换的物理原理进行预测的。

先将历史数据与风机性能和气象条件相关的物理模型相结合，再运用一些经验公式和气象学规律，建立预测模型。

最终，计算模型可以给出未来1-48小时的风能利用率和风电功率。

短期风电功率预测方法的选择取决于多种因素，如该地区风电系统的规模、历史数据可靠程度、气象条件等。

对于较小规模的风电系统，统计学方法和时间序列方法是最适合的预测方法。

但是针对以太阳能和风能资源为主的多元可再生能源电力系统，结合多模型综合预测可能更加完善，同时可以包括多个子模型的结果，以提高预测精度。

无论选用哪种方法，关键是要收集足够可靠的历史数据，建立准确的预测模型，以确保风电系统在未来的发电中能够更有效率、高效稳定。

基于神经网络的风电功率预测技术

基于神经网络的风电功率预测技术随着清洁能源和环保意识的不断加强，风电作为一种新型的能源形式，得到了越来越广泛的应用和发展。

但是，风电系统的不稳定性和不可控性，给其使用和维护带来了很大的挑战。

很多研究者尝试使用神经网络技术来预测风电功率，以提高风电系统的可靠性和实用性。

一、神经网络的基本原理神经网络是一种模拟人脑神经元的计算模型。

它由一个由多个简单的处理节点（神经元）组成的网络构成。

神经元之间的连接具有可调权重，并对输入数据进行加工处理，以产生输出。

神经网络通过反向传播算法进行训练，不断优化节点之间的权重值，从而提高网络的准确性和泛化能力。

二、神经网络在风电功率预测中的应用神经网络的优势在于可以处理大量的输入和输出数据，具有较强的适应性和学习能力。

因此，越来越多的风电功率预测系统采用神经网络技术。

基于神经网络的风电功率预测技术可以更精准地预测出下一时刻的功率输出，提高风电系统的可靠性和实用性。

以下是一些常用的神经网络技术：1. BP神经网络BP神经网络是一种最常见的前向反馈神经网络，具有广泛的应用。

在风电功率预测中，BP神经网络可以利用历史的功率输出数据，建立一个具有多层神经元的模型，然后根据输入的气象数据进行训练，预测下一时刻的功率输出。

2. RBF神经网络RBF神经网络是一种基于径向基函数的神经网络，常用于非线性的数据建模和预测。

在风电功率预测中，RBF神经网络可以通过建立一个具有一层隐藏层的模型，利用输入的气象数据进行训练，预测下一时刻的功率输出。

3. Elman神经网络Elman神经网络是一种递归神经网络，它将输出反馈到神经元的输入端，实现时间序列数据的处理和预测。

在风电功率预测中，Elman神经网络可以利用历史的功率输出数据和气象数据，建立一个具有隐藏层和反馈层的模型，预测下一时刻的功率输出。

三、神经网络在风电功率预测中的应用案例1. 基于BP神经网络的风电功率预测系统某研究机构开发了一个基于BP神经网络的风电功率预测系统。

基于相似数据的人工神经网络短期风速预测模型

研究还达不到令人满意的程度，预测误差一般都在１５％以上“ 。采用的方法通常包括持续法、卡尔曼滤波法、随机时间序列法、神经网络法。其中，人工神经网络法进行风速或风电功率预测应用得最广。文献。 “ 都利用小波—ＢＰ神经网络进行建模，
得到完整的预测结果。从可
以某风电场２０１２年９月和１０月的观测数据及其相似日的风㈤速等数据作为训练样本，以训练出ＢＰ神经网络对该风电场风速进行预测。每个历史日的相似日个数选为５个，每３０ｍｉｎ对采样
一
其中：Ｐ是分辨系数，一般取０．５。
ＢＰ神经网络的学习算法如图２所示。
２．４仿真实验建模
本模型预测步骤是：
（１）选取相似数据的天数ｎ … 般要大于５灭。之后采用小波分解把样本分解成低频趋势
ｚ＝［， ‘ ，，，ｃｏｓＯ，ｓｉｎＯ，Ｐ￣，，，，，， ‘ Ｊ（１）
神经网络建模，虽然运行时间缩短，但是在数据相关性和数据号
．３反向传播（ＢＰ）神经网络去噪处理方面欠缺，导致精度不高。因此，本文建立了基于相似２ＢＰ神经网络的最基本算法思想就是通过信息的正向传递数据并结合小波分析的ＢＰ￣ｇｇ经网络建模。
与高频随机信号。（２）将相似数据样本作为ＢＰ
网络的输入，以其所对应的历
低和最高气温，￡、￡分别为最低和最高气温出现的时刻。
Ｘｉ（）＝［Ｚｉ（）一（）】／［Ｍ（ｊ）一（朋

基于ga-bp和小波-svm算法的风电场短期功率预测

第３３卷第１期
石家庄铁道大学学报（自然科学版）
Ｖｏｌ．３３Ｎｏ．１
２０２０年３月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇＴｉｅｄａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）Ｍａｒ．２０２０
基于犌犃犅犘和小波犛犞犕算法的风电场短期功率预测
陈祖成１，２，王硕禾１，３，赵绍策１，刘治聪１，王刚１
１犌犃犅犘网络预测模型
遗传算法是美国密歇根大学约翰．霍兰德（ＪｏｈｎＨｏｌｌａｎｄ）教授提出的。该算法是在综合考虑了遗传
收稿日期：２０１８０６２６责任编辑：车轩玉ＤＯＩ：１０．１３３１９／ｊ．ｃｎｋｉ．ｓｊｚｔｄｄｘｘｂｚｒｂ．２０１８０６２６００３基金项目：天津市科技局科技攻关项目（１９ＹＦＺＧＱＹ０００４０）；河北省分布能源应用技术创新中心资助项目（ＳＧ２０１８２０５０）作者简介：陈祖成（１９９１— ），男，硕士研究生，研究方向为电力系统的自动化。Ｅｍａｉｌ：１２２５２８６５４２＠ｑｑ．ｃｏｍ陈祖成，王硕禾，赵绍策，等．基于ＧＡＢＰ和小波ＳＶＭ算法的风电场短期功率预测［Ｊ］．石家庄铁道大学学报：自然科学版，２０２０，３３（１）：１０４１０９．
关键词：风电场功率预测；遗传算法；小波ＳＶＭ；信息熵中图分类号：ＴＭ６１４文献标志码：Ａ文章编号：２０９５０３７３（２０２０）０１０１０４０６
０引言
风力发电的功率预测和传统能源发电有着较大的不同，影响风功率的主要因素是天气预报的准确性，风速和风向的变化都可能导致风电场发电功率的变化。［１］这导致了风功率的准确预报有着一定的难度。

风电场短期风速预测方法研究

风电场短期风速预测方法研究风电场短期风速预测方法研究一、引言自然资源的日益枯竭和环境问题的加剧，使可再生能源近年来备受关注，其中风能作为重要的一种可再生能源之一，在全球范围内得到了广泛的应用。

风电场作为利用风能发电的重要设施，其发电效率和稳定性直接关系到风能的利用程度和经济效益。

而风速作为风电场发电量的主要影响因素之一，其准确预测对于风电场的日常运行和经济运营具有重要意义。

二、短期风速预测方法的研究现状目前，针对风速预测存在多种方法，如统计模型、物理模型和人工智能模型等。

统计模型主要利用历史观测数据，通过时间序列分析、回归分析等方法进行预测。

物理模型基于风场的数学模型以及大气环流动力学理论，通过计算机模拟和数值模拟等方法进行预测。

人工智能模型则依赖于神经网络、模糊理论等技术，通过学习和训练建立预测模型。

三、常用的短期风速预测方法及其特点1. 时间序列分析方法时间序列分析方法在风速预测中广泛应用，其特点是简单易懂，模型参数易获取。

基于ARIMA模型的时间序列预测方法通过分析历史风速数据的自相关性和趋势性，预测未来一段时间内的风速。

然而，由于该方法只考虑历史数据本身，对于风速预测的准确性和稳定性有一定局限性。

2. 物理模型方法物理模型方法基于大气风场的数学模型，通过计算机模拟和数值模拟等手段，预测未来一段时间内的风速。

该方法依赖于大气环流动力学理论，准确性较高。

然而，物理模型方法的建立和参数优化较为复杂，对计算机计算能力和数据精度要求较高。

3. 人工智能模型方法人工智能模型方法利用神经网络、模糊理论等技术，通过学习和训练建立预测模型。

该方法具有较强的适应性和自适应能力，能够对风速预测问题中的非线性和不确定性进行较好的处理。

然而，搭建和训练人工智能模型需要大量的数据和计算资源，且对模型参数优化和效果评估存在一定的困难。

四、未来发展方向及建议1. 综合多种模型方法短期风速预测涉及多个因素和变量之间的复杂关联，可以通过综合利用统计模型、物理模型和人工智能模型等不同方法，充分利用各模型的优势和适用范围，提高预测的准确性和稳定性。

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２ｅａｍｎｏｌｔｃｌｎｉｅｒｇＴｎｌｇＣｌｇ，ｏｇｉｇ４００Ｃｉ．ＤｐｒｅｔｆｅｒａＥｇｎｅｎ，ｏｇｎｏｅｅＴｎＬｎｔＥｃｉｉｉｌ２０，ｈｎａ）
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中图分类号：Ｋ１Ｔ８
文献标识码：Ａ
文章编号：６３— ７２２１）１０３０１７８７（０１０ — ０５— ４
Ｓｏｔ— ｅｍｉｄＳｅｄＦｏｅａｔｎｓｄｏａｅｅａｙｉｎｈｒ —ｔｒＷｎｐｅｒｃｓｉｇＢａｅｎＷｖｌｔＡｎｌｓｓａｄ
ＮｅｒｌＮｅｗｏｋｕａｔｒ
ＣＨＵａ —ｄ，ＺＨＯＵｏｇ— ｌＭｏｅＳｎｉｎ
（．ｈａｅｖｒｇＤｐｒｅｔｆｕｓａｏｐｒＡｑｎ，４１，ｈｎ；１ＴｅＭｎｕｅｎｅａｔｎｏｅｈｎＣｐｅ，ｎｉｇ２６１ＣｉａｉｍＹ３
各小渡分量分别建立改进型ＢＰ神经网络模型进行预测，最后通过小波重构得到原始风速预测值。仿真
结果表明，所提方法能够有效地提高风速预测精度。
关键词：小波分解；Ｐ神经网络；Ｂ小波系数；测精度预
储茂得周松林，
（１安庆市月山铜矿
摘
机动科，安徽
安庆
２６３；．陵学院４１１２铜
电气工程系，安徽
铜陵
２４０）４００
Байду номын сангаас
要：对风力发电进行有效的预测，可降低电网调度的难度。先对风速历史数据进行小波分解，再针对
对风电场风速进行较为准确的预测，对于电力部门及时调整调度计划具有重要的现实意义。持续预测方法是最简单的预测方法，该方法认为风速预测值等于最近几个风速值的滑动平均值，通常认为最近一点的风速值为下一点的风速预测值，方法的预测误差较大，预测结果不稳定。其它方法有时问序列该且法、卡尔曼滤波算法、工神经网络法、持向量机法等Ｊ人支。其中，Ｐ神经网络法在风速预测中表现出Ｂ较好的性能，因此得到了广泛的应用。小波分析理论，生于２诞０世纪８０年代末，已在信号处理、现图像压缩、语音编码、式识别、震勘模地
安徽科技学院学报，０１２（）３２１，５１：５～３８
ＪｕｎｌｆＡｎｕｃｅｃｎｅｈｏｏｙＵｎｖｒｉｏｒａｈｉｉｎｅａｄＴｃｎｌｇｉｅｓｔｏＳｙ
基于小波分析与神经网络的风电场短期风速预测
探、大气科学以及许多非线性科学领域内取得了大量的研究成果Ｊ。其中在时间序列分析预测方面，利
用小波分析的多分辨率功能，将非平稳时间序列分解为较原始序列平稳得多的时间序列，进行多种方法再交叉的组合预测模型是提高预测精度的一个重要研究方向。