基于混沌理論和神經(jīng)網(wǎng)絡的太陽能發(fā)電預測研究.pdf

1、太陽能發(fā)電功率是一個天氣、季節(jié)、大氣情況、云層厚度等等多種因素影響而發(fā)生演化的多維非線性動力系統(tǒng)，功率時間序列是一類混沌時間序列。在各種因素相互的作用下，功率表現(xiàn)出極其復雜而難以精確預測的演化特征。隨著非線性理論的發(fā)展，特別是混沌理論的發(fā)展，無須專門分別考慮各種影響因素就能對短期功率做出滿意的預測成為可能。 混沌時間序列是一門新興的學科，對其進行預測是一項熱門的研究課題：神經(jīng)網(wǎng)絡是一種智能化的技術，具有很強的處理非線性問題的能力

2、，將二者結合必然會產(chǎn)生新的問題。本課題針對太陽能發(fā)電功率預測將二者結合，研究了基于混沌時間序列和神經(jīng)網(wǎng)絡的太陽能發(fā)電功率短期預測。 首先，介紹了混沌時間序列預測的基礎：相空間的重構理論，即把具有混沌特性的時間序列重建為一種低階非線性動力學系統(tǒng)。通過相空間重構，可以找出隱藏在混沌吸引子中的演化規(guī)律，使現(xiàn)有的數(shù)據(jù)納入某種可描述的框架之下，從而為時間序列的研究提供了一種嶄新的方法和思路。在重構相空間時，合適的延遲時間和嵌入維數(shù)的選取至

3、關重要。本文介紹了計算延遲時間和嵌入維數(shù)常用的幾種方法，并且選取合適的方法計算計算延遲時間和嵌入維數(shù)。 然后，探討了BP神經(jīng)網(wǎng)絡的模型與結構、BP算法學習規(guī)則，構建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的混沌時間序列預測模型，研究了神經(jīng)網(wǎng)絡的規(guī)模、推廣能力等問題。并利用建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對兩個具體的混沌時間序列進行了預測，得到比較非常理想的結果，說明本文所建立的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的時間序列預測模型具有很好的預測能力。 最后，針對廣泛應用