基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場風(fēng)速預(yù)測方法研究.pdf

1、風(fēng)電的不確定性和間歇性不利于接入電網(wǎng)的安全、穩(wěn)定運行。準(zhǔn)確預(yù)測風(fēng)速可有效減少這種不利影響,已成為風(fēng)電研究中的熱點與難點。論文以風(fēng)電場風(fēng)速為研究對象,通過分析短時風(fēng)速時間序列的非線性與非平穩(wěn)性,給出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隨機風(fēng)速預(yù)測模型,重點研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粒子群優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等三種風(fēng)速預(yù)測算法并仿真實現(xiàn),獲得了較為滿意的效果。
　　 論文主要工作如下:
　　 (1)給出了用于處理風(fēng)速時間序列預(yù)測的3層的BP

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及模型參數(shù)的選擇方法,建立了利用滾動風(fēng)速數(shù)據(jù)實現(xiàn)多步預(yù)測風(fēng)速算法的步驟。算法對于非線性的風(fēng)速時間序列有較強的學(xué)習(xí)預(yù)測功能。
　　 (2)提出了將小波函數(shù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點函數(shù)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測算法。針對風(fēng)速突變情況表現(xiàn)出的非平穩(wěn)性問題,利用小波分析具有變尺度能力,泛化風(fēng)速突變的非平穩(wěn)性。仿真結(jié)果表明,小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在風(fēng)速序列出現(xiàn)非平穩(wěn)時能較好地反映風(fēng)速突變的細(xì)節(jié),具有較好的非平穩(wěn)的風(fēng)速時間序列預(yù)測性能。