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文檔簡介
1、基于深度遷移模型的短期風速預測Short—TermWindSpeedPredictionBasedonDeepTransferModels學科專業(yè):讓篡擔抖堂皇籩苤作者姓名:毖邊佳指導教師:胡渲坐塾握天津大學計算機科學與技術學院二零一五年十二月摘要由于傳統(tǒng)能源的消耗和環(huán)境的惡化,清潔的可再生能源目前在全球范圍內(nèi)被廣泛應用。風能具有無污染、低成本、大規(guī)模等優(yōu)勢,使其成為一種重要的能源。然而,作為影響風力發(fā)電最重要的因素,風速具有不確定、不
2、穩(wěn)定的特性,對其準確的預測在電力的分配、調(diào)度和風能轉(zhuǎn)換系統(tǒng)的規(guī)劃、維護中都有重要的意義。對于一些新建立的風電場或風機,歷史數(shù)據(jù)不足使得其無法建立一個準確的模型。而對于那些建立很久的風電場或風機,它們擁有長期的風速記錄。因此,可考慮是否可以用其他風電場或風機的數(shù)據(jù)幫助研究目標建立模型。本文我們提出利用遷移學習來解決新建風電場或風機的短期風速預測問題。主要研究成果和創(chuàng)新點具體體現(xiàn)在以下幾個方面:1提出一種新的風速預測研究課題,針對預測對象數(shù)
3、據(jù)量不足的問題,從數(shù)據(jù)量充足的源域遷移知識到數(shù)據(jù)量匱乏的目標域,從而幫助目標域更好地建立模型。2分析風速變化特性,對不同時間段的風速進行統(tǒng)計分析。利用相關性分析,對不同對象的風速序列進行相關系數(shù)的計算,進而選擇變化模式較相近的遷移對象。3提出一種共享隱層的深度神經(jīng)網(wǎng)絡遷移模型,利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡的共享隱層提取源域和目標域風速數(shù)據(jù)的共享特征信息,之后對于不同的領域建立相互獨立的輸出層,從而對自身風速模式變化進行更好的學習。4提出一種考慮時間
4、特性的深度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡遷移模型,利用低層的共享深度神經(jīng)網(wǎng)絡提取源域和目標域風速數(shù)據(jù)的高級抽象特征,將不同的領域變換的特征輸入到高層對應該域的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡模型中,結(jié)合了深度神經(jīng)網(wǎng)絡的特征選擇能力和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡考慮時間特性的優(yōu)勢。將提出的兩種遷移模型應用于少數(shù)據(jù)目標域的風速預測中,相比其他的方法取得了較好的效果。而這兩種方法比較,考慮時間特性的后一種模型比前一種模型效果好一點。另外還從實驗中得出,隨著目標域的數(shù)據(jù)量逐漸增加,遷移的重要性有所
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