基于灰色神经网络优化组合的风力发电量预测研究_章勇高
基于神经网络的风力发电系统性能预测研究
基于神经网络的风力发电系统性能预测研究随着科技的不断进步，风力发电作为一种清洁、可再生、无污染的能源，被越来越多的国家和地区所重视，成为解决能源短缺和环境保护的重要手段之一。
然而，风力发电系统的性能预测一直是一个难点问题，如何准确、高效地预测风力发电系统的性能，对于提高风力发电系统的运行效率和降低维护成本具有重要意义。
本文将介绍一种基于神经网络的风力发电系统性能预测方法。
一、风力发电系统性能预测的研究现状风力发电系统的性能预测在能源领域中是一个挑战性极大的课题。
因为风能的影响因素比较复杂，如风速、风向、温度、湿度、大气压力等等。
而且，这些因素之间相互关联，互相影响。
目前,国内外学者采用的风力发电系统性能预测方法主要有以下几种。
1. 基于统计方法的风力发电系统性能预测这种方法主要是对历史数据进行统计分析和处理，建立风力发电机组的数学模型，从而预测未来的发电量。
它的优点是运算简单，不需要太多的计算机资源，易于实现。
但这种方法的缺点也比较明显，它需要在历史数据的基础上进行预测，对于突发的异常情况无法做好预测。
2. 基于人工神经网络的风力发电系统性能预测人工神经网络是模拟人脑神经元的网络结构，通过学习数据建立模型，从而实现对风力发电系统性能的预测。
它的优点是能够处理大量复杂信息，对异常情况预测能力强。
但是，其缺点也很明显，由于网络结构复杂，训练时间和精度都非常高。
二、基于神经网络的风力发电系统性能预测方法基于人工神经网络的风力发电系统性能预测方法，主要是利用人工神经网络对大量的监测数据进行学习和处理，建立风力发电机组的预测模型，从而预测未来的发电量。
具体步骤如下：1. 数据采集数据是训练神经网络的必要条件，需要采集足够的数据进行训练和测试。
一般来说，数据采集包括风速、风向、温度、湿度、大气压力等参数。
可以通过专门监测设备或者数据传感器进行数据采集。
2. 数据预处理数据预处理是指对采集到的数据进行清洗、归一化等操作，在保证数据真实性的基础上，提高模型的精度。
基于灰色关联分析和黑洞粒子群优化算法的短期风电功率预测
电 器 与 能 效 管 理技 术 （ ２ ０ １ ５ Ｎ ｏ ． １ ３ ）
・ ６ Ｊ ｆ 究 分析 ・
基 于 灰 色 关 联 分 析 和 黑 洞 粒 子 群 优 化 算 法 的短 期风 电功 率预 测
： ｌ 李 文华 ， 邵 丹
（ １ ． 河北 工业 大学 电器研 究所 ， 天津 ３ ０ ０ １ ３ ０； ２ ． 天 水二 一三 电器有 限公 司 ， 甘 肃 天水 ３ ． 浙江 正泰 电器股份 有 限公 司，浙 江 乐清
摘
７ ４ １ ０ ０ １ ； ３ ２ ５ ０ ０ ０ ）
刘 松 （ １ ９ ８ ９ 一） ，
如果能对风电功率进行准确研究与分析电器与能效管理技术2015no13的预测就能够降低电网的运行成本节约资源最小二乘支持向量机leastsquaresupportvectormachinelssvm是支持向量机supportvectormachinesvm的一种扩展在svm的基础上用等式约束替代不等式约束避免了求解耗时的二次规划问题这样降低了计算的复杂性加快了求解速度提高了svm的实用性为了完善lssvm预测模型本文采用黑洞粒子群优化算法blackholeparticleswarmoptimizationbhpso对lssvm模型的参数进行搜索寻优用灰色关联分析法对影响风电功率的因素进行量化分析选取关联度较大的因素作为模型的输入进行功率预测
年风力发电量的灰色预测模型及其优化
182电力技术1 引言 现如今化石燃料的消耗正在逐渐加大，由此引发的严重的污染问题时刻挑战着人类，而人类还要面对着现存的资源正在不断干枯的挑战。
而对环境无污染无消极作用的风能等洁净的可再生能源有可观的发展前景，能够在将来的发电比例中占有很大的成分，所以，未来关乎人类的生存与发展以及减少环境污染的问题，风力发电都有着至关重要的作用。
灰色预测法是一种直接预测功率的方法，但其前提是以风电场的历史发电量预测模型为基础来进行预测。
由于所有应用灰色理论进行研究的系统有一个共同的特性就是系统的已知和未知信息各占一部分，而风力发电系统中恰好影响其发电变化的原因是不能确定的，故而可以被视作一个灰色系统。
目前电力负荷预测中大多应用灰色理论所以将其应用在中长期风电功率预测中也是可行的。
本文主要对灰色GM（1,1）模型在富锦9号风机的年风力发电量预测中的应用进行了一定的研究。
2 灰色预测法简介 灰色预测法是一种直接预测功率的方法，但其前提是以风电场的历史发电量预测模型为基础来进行预测。
灰色理论研究的系统具有系统的已知和未知信息各占一部分的特点，风力发电容量的变化受不确定因素影响，所表现出来的变化看似无任何规律可言，正是由于这个特点，可以将其视为一个灰色系统，进行研究。
灰色预测模型预测时需要较少的历史数据，模型结构相对简单，计算过程简易，虽然无需考虑其分布规律，但丝毫不影响其预测的准确度，有诸如上述的这些优点，所以得到了广泛的应用。
本文利用新陈代谢GM(1 ,1) 模型对富锦风电场某发电机组的年发电容量进行了预测及检验，还弥补了常规模型仅对最近几个数据预测精度高的缺点，对年风力发电量的预测具有重要意义。
3 新陈代谢GM(1,1)模型的应用 第一次样本数据选择富锦11号风电机组于1960年至1967年的年发电量，以此来建立灰色模型GM(1,1)，预测1968年的风电机组年发电量；第二次样本数据选择富锦9号风电机组于1960年至1967年的年发电量，以此来建立灰色模型GM(1,1)，预测1968年的风电机组年发电量；以此类推，将每次得到的最新数据代替最老的发电数据，以此方式进行新陈代谢，代谢到最终预测出2020年风电机组的年发电量结束。
年风力发电量的灰色预测模型及其优化
年风力发电量的灰色预测模型及其优化作者：李雯雯高阳陈炫宏来源：《山东工业技术》2017年第18期摘要：本文提出并优化了一种新型GM（1，1）模型，该模型的基本思想和方法主要是借鉴灰色系统理论。
风力放电系统看似没有任何规律可言，所以可以将其看作一个灰色系统进行研究，该灰色系统预测时需要的历史数据少，模型易懂，但预测精度绝不失水准，还具有计算简易、不考虑分布规律的优势，研究了灰色理论在富锦风电场年风力发电量预测中的应用以及灰色GM（1，1）模型的预测准确度与其建模维数之间的关系。
并且，本文提出的模型在很大程度上打破了传统模型仅仅是最近的几个数据预测精度高的局限，充分将灰色理论应用于富锦风电场年风力发电量的预测之中，以此为基础研究了GM（1，1）模型的预测准确度与其建模维数之间的关系。
最后对模型优化进行了初步研究。
关键词：GM（1，1）模型；灰色理论；风力发电；模型优化DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.18.1631 引言现如今化石燃料的消耗正在逐渐加大，由此引发的严重的污染问题时刻挑战着人类，而人类还要面对着现存的资源正在不断干枯的挑战。
而对环境无污染无消极作用的风能等洁净的可再生能源有可观的发展前景，能够在将来的发电比例中占有很大的成分，所以，未来关乎人类的生存与发展以及减少环境污染的问题，风力发电都有着至关重要的作用。
灰色预测法是一种直接预测功率的方法，但其前提是以风电场的历史发电量预测模型为基础来进行预测。
由于所有应用灰色理论进行研究的系统有一个共同的特性就是系统的已知和未知信息各占一部分，而风力发电系统中恰好影响其发电变化的原因是不能确定的，故而可以被视作一个灰色系统。
目前电力负荷预测中大多应用灰色理论所以将其应用在中长期风电功率预测中也是可行的。
本文主要对灰色GM（1，1）模型在富锦9号风机的年风力发电量预测中的应用进行了一定的研究。
2 灰色预测法简介灰色预测法是一种直接预测功率的方法，但其前提是以风电场的历史发电量预测模型为基础来进行预测。
基于灰色理论和神经网络对风电功率预测的研究
ｚ
则 由最 小二 乘法 ， 求得 使
：
●
～
ｚ
‘ ’ （ ｎ ）
Ｊ （ Ｕ ） ＝（ 】 ， 一Ｂ ｕ ） （ Ｙ—Ｂ ｕ ）达到最 小值 Ｕ：（ ａ ， ｂ ） ＝（ 曰
０
曰 ｙ， 于是 求解 方程 得 预测方 程 ：
，
（ Ｊ ’ （ Ｊ ｉ ｃ ＋１ ） ：（ （ 。 （ １ ）一鱼） ｅ ＋
ｉ ：ｌ
求 均值 数列 ： ｚ‘ （ ｋ ） ：０ ． ５ ｘ ‘ ’ （ ｋ ）＋０ ． ５ ｘ ‘ （ 一１ ） ， ｋ＝２ ， ３， …ｎ ， ｚ ‘ ：（ ‘ ’ （ ２ ） ， ｚ ‘ （ ３ ） ， …， ｚ ‘ ’ （ ｎ ） ）
， ‘１ Ｊ
本 文 以我 国某 地 区风 电场 ２ ０ ０ ６年 ５月 １ ０ １ ３ 全场 ５ ８台风 电机 实 际输 出功率 为例 ， 分 别采 用灰 色理论 和 神 经 网络 两种 对 实测数 据进 行 预测 ， 通过 相对 实测 数据 的纵 向对 比 ， 对预 测 结果 进 行评 价 ， 同时通 过 两种 方 法 的 比较 ， 讨论 其 预测 方法 的可 行性 与实 效性 ． 通常 风速 主要 受天气 及 空气 的影 响 ， 其 中包括 风速 、 离地 高度 、 气压 、 湿 度等 等 ， 因 为是 多种 因素 的综 合 作 用， 假 设 风 电输 出功率 即是 这些 因素 的综合 体 现 ， 本 文 利用 实测 的历史 输 出功率 的时 间序 列 进行预 测 ．
２ 灰 色 预 测 法
灰色模 型 预测 风速 的基 本原 理在 于风 速在 短 时间 内难 以发 生剧烈 变 化 ， 因此 风 电功率 在 短 时 间 内不 会 发
生剧 烈 变化 ， 这使 风 电功率 的超 短期 预测 具有 可行 性 ：于是 用 传统 灰 色模 型 Ｇ Ｍ（ １ ， １ ） ， 预钡 ０ 超 短 期 风 电输 出 功率 ． 具 体方 法是 ： ０ １ ３ — １ ２ — １ ２ ： 修回１ ３ 期： ２ ０ １ ４ — ０ ３ — ０ ５ 基金项 目： 长 沙理 工 大 学数 学 建模 实践 创 新 基 地 项 目（ ２ ０ １ ２ ） 作者简 介 ： 谭艳祥 （ １ ９ ８ ０ ～ ） ， 男， 湖南茶陵人 ， 讲师 ， 硕士 ， 研 究方向 ： 微 分 方程 与 动 力 系统
基于改进的并联灰色神经网络模型在电力需求预测中的应用
２１ ０ １年 ８ 月
广 东 电 力
ＧＵＡＮＧＤ ＯＮＧ ＥＣ ＥＬ ＴＲＩ Ｐ Ｃ ０Ｗ Ｅ Ｒ
Ｖｏ１ ２ Ｏ． ．４Ｎ ８
Ａｕ ． ０ １ ｇ ２ １
基 于 改 进 的 并 联 灰 色 神 经 网 络 模 型 在 电 力 需 求 预 测 中 的 应 用
ｆｎ ｌ ｉ ａ ｌ ｔｃ ｍｂ ｎ ｓｔ ｅ ｆ ｒ ｃ ｓ ｅ ｕ ｔ ａ ｈ ｃ ｕ ｌ ｏ ｅ ａ ｔ ａ ｕ ．Ｐ ｗｅ ｅ ａ ｄ ｉ ｈ ｎ ｈ ｉ ｓｆ ｒ ｃ ｓ ｅ ｙ ｔ ｅ ｍｏ ｅ ｆ ｙ，ｉ ｏ ｉ ｅ ｈ ｏ ｅ ａ ｔｒ ｓ ｌ ｓｔ ｅ ａ ｔ ａ ｒ ｃ ｓ ｌ ｅ ｓ ｆ ｖ ｏ ｒｄ ｍ ｎ ｎ Ｓ ａ ｇ ａ ｏ ｅ ａ ｔ ｄ ｂ ｈ ｄ ｌ ｉ ｏ ｐ ｒ ｌ ｌｇ ｅ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｓ ｎ ｅ ｆ ｃ ｄ ｌａ ｃ ｒ ｃ ｎ ｏ ｅ ａ ｔ ｒ ｓ ｌ ｒ ｃ ｉ ｖ ｄ ａ ｄ ｓ ｐ ｒｏ ｏ ｔ ａ ｆ ｓ ｇ ｅ ａ ａ ｌ ｒ ｙ ｎ ｕ ａ ｅ ｗｏ ｋ ，ａ ｄ ｐ ｒ ｅ ｔｍｏ ｅ ｃ ｕ ａ ｙ ａ ｄ ｆ ｒ ｃ ｓ ｅ ｕ ｔ ａ ｅ ａ ｈ ｅ ｅ ｎ ｕ ｅ ｉ ｒ ｔ ｈ ｔ ｏ ｉ ｌ ｅ ｓ ｎ ｆ ｒ ｃ ｓ ｄ １ ｏ ｅ ａ ｔｍｏ ｅ ．Ｔｈ ａ ｃ ｌ ｔ ｎ ｉ ｄ ｃ ｔ ｓ ｔ ａ ｈ ｏ ｅ ｓ ｆ ａ ｉ ｌ ｏ ｏ ｒ ｄ ｍａ ｄ ｆ ｒ ｃ ｓ ｎ ｃ ｅ ｔ ｂ ｅ ｆ ｒ ｍｅ ｉ ｍ ｅ ｃ ｌｕ ａ ｉ ｎ ｉａ ｅ ｈ ｔ ｔ ｅ ｍ ｄ ｌｉ ｅ ｓｂ ｅ ｆ ｒ ｐ ｗｅ ｅ ｎ ｏ ｅ ａ ｔａ ｄ ａ ｃ ｐ ａ ｌ ｏ ｄ ｕ ｏ
程鹏 ，韦雅君 ，李金 颖 ，甄成 刚
基于神经网络的风力发电量预测技术研究
基于神经网络的风力发电量预测技术研究随着人们对可再生能源的需求不断增长，风力发电已经成为了一个非常重要的领域。
然而，由于风力发电的发电量很大程度上受到天气的影响，因此精确地预测风力发电量也成为了一个非常重要的问题。
近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于神经网络的风力发电量预测技术也受到了越来越多的研究。
本文将对基于神经网络的风力发电量预测技术进行研究和探讨。
一、神经网络简介神经网络是一种基于生物神经元的模拟学习模型，它通过构建层次化的神经元网络，从而实现对输入信息进行复杂的推理和分类。
神经网络具有以下特点：1. 对输入数据进行逐步的处理和抽象，从而得到更高层次的特征表示。
2. 具有一定的容错性，能够处理一些噪声和不完整的数据。
3. 通过不断的学习和优化，可以得到更加准确的预测结果。
二、基于神经网络的风力发电量预测技术基于神经网络的风力发电量预测技术主要利用神经网络对风速、温度、气压等气象因素进行建模和预测，从而得到更加准确的风力发电量预测结果。
1. 数据处理在进行基于神经网络的风力发电量预测之前，需要对数据进行处理和筛选，以保证数据的质量和准确性。
通常会采取以下几个步骤：（1）去除异常值，如过高或过低的温度、风速等数据；（2）去除缺失值，保证数据的完整性；（3）对数据进行归一化处理，将不同范围的数值映射到相同的区间内，以便训练神经网络模型时能够更好地收敛。
2. 神经网络模型构建在进行基于神经网络的风力发电量预测之前，需要构建一个合适的神经网络模型。
一般来说，会采用多层感知器（MLP）和循环神经网络（RNN）等模型。
其中，MLP主要用于处理静态数据，而RNN主要用于处理动态数据。
3. 训练和优化构建神经网络模型后，需要进行训练和优化，从而得到更加准确的预测结果。
训练神经网络通常会采用反向传播算法（backpropagation）和梯度下降算法（gradient descent），通过不断地调整权重和偏置等参数，不断优化神经网络模型。
基于神经网络的风力发电功率预测技术研究
基于神经网络的风力发电功率预测技术研究随着能源消耗量的增加，人类对可再生能源的需求越来越大，风力发电正成为替代传统化石能源的一种重要选择。
有效预测风力发电功率，可以提高风力发电的运行效率，将能源利用最大化。
而基于神经网络的风力发电功率预测技术，正是解决该问题的一种有效方法。
一、风力发电功率预测技术现状风力发电功率预测技术是风力发电运行中最关键的技术之一。
传统的方法主要依靠气象台的预报数据和人工经验。
然而，这种方法存在不确定性和实时性不强等缺点。
因此，理论上要建立一种新的预测模型。
近年来，随着机器学习和深度学习技术的发展，风力发电功率预测也开始采用基于神经网络的方法。
这种方法能够有效地利用历史数据的变化规律，对未来的趋势进行准确预测。
另外，神经网络具有自我学习和适应性强的优势，更适用于动态变化的环境。
二、基于神经网络的风力发电功率预测技术的优势1.灵活性使用神经网络算法的风力发电功率预测模型能够适应各种不同的参数输入和输出，也可以使用多种不同的同步序列进行输入。
另外，在神经网络算法的训练过程中，还可以根据实际情况来对其进行调整。
这些灵活性，使得神经网络能够更精准地预测风力发电功率。
2.泛化能力强神经网络对于数据间的关联能够自动适应，并在进行预测时具有很强的泛化能力。
也就是说，即使用于神经网络预测的数据与训练时使用的数据有差异，神经网络仍然能够准确预测。
3.高精度由于神经网络的适应性和泛化能力，其预测结果的精度更高。
通过神经网络进行预测，能够获得非常准确的风力发电功率预测值，提高风力发电的效率。
三、基于神经网络的风力发电功率预测技术研究1.建立神经网络模型建立神经网络模型是基于神经网络的风力发电功率预测技术的关键步骤。
目前，采用的主要是前馈神经网络和反馈神经网络。
(1)前馈神经网络前馈神经网络是最早发展起来的一类神经网络。
前馈网络的结构被分为三层：输入层，隐藏层和输出层。
输入层接受外部数据输入，输出层是网络的输出结果，中间的隐藏层是前馈网络的核心组成部分。
基于物理模型和神经网络的风力发电预测与优化研究
基于物理模型和神经网络的风力发电预测与优化研究风力发电是一种利用风能转化为电能的可再生能源技术，具有广泛的应用前景和重要的经济效益。
然而，风力发电的不可控性和不稳定性使其面临着很大的挑战。
为了充分利用风力资源并实现风力发电的最大化效益，研究人员一直在探索基于物理模型和神经网络的风力发电预测与优化方法。
首先，基于物理模型的风力发电预测与优化研究成果丰硕。
物理模型是基于风速、风向、温度、湿度等气象数据以及风机发电特性等因素建立的数学模型。
通过物理模型，研究人员可以预测未来一段时间内的风力状况，从而帮助电网管理者掌握风力发电的波动情况，合理调度电力系统的运行。
同时，基于物理模型的风力发电优化研究可以利用历史气象数据和风机发电数据，通过数学优化方法，找到最佳的发电调度策略和风机配置方案，以最大程度地提高风力发电系统的效率和可靠性。
然而，基于物理模型的风力发电预测和优化方法也存在一些局限性。
由于风力发电系统的复杂性和不确定性，物理模型往往需要考虑大量的因素和参数，并且在对未来风力状况进行预测时，存在不确定性和误差。
此外，物理模型还需要建立复杂的数学模型和解决大规模的优化问题，计算量较大，运行效率较低。
因此，为了进一步提高风力发电预测和优化的准确性和效率，研究人员开始运用神经网络方法。
神经网络是一种模拟人类神经系统的信息处理学习方法。
通过对大量历史气象数据和风机发电数据的学习和训练，神经网络可以自动学习出风力发电的复杂非线性关系和规律，并预测未来一段时间内的风力状况。
与传统的物理模型相比，神经网络预测方法具有较强的适应性和鲁棒性，能够更准确地预测风力发电的波动情况。
同时，基于神经网络的风力发电优化研究可以通过对多个变量和约束条件进行综合优化，找到最优的发电调度策略和风机配置方案。
然而，神经网络方法也存在一些挑战和限制。
首先，神经网络需要大量的历史数据进行训练，并且对数据的质量和时效性要求较高。
因此，在数据收集和处理方面需要投入较大的资源和精力。
基于神经网络的风力发电场功率预测研究
基于神经网络的风力发电场功率预测研究随着全球环境问题的不断加剧，可再生能源逐渐受到了世界各国的重视，尤其是风力发电成为其中一种十分受欢迎的选择。
因为风力发电过程中，对环境的影响非常小，而且其取之不竭、理所当然的性质，也越来越能够满足我们人类对能源的需求。
随着科技日益发展，使用神经网络技术进行风力发电场功率预测越来越受到人们的关注。
本文将探讨基于神经网络的风力发电场功率预测研究，包括预测问题的背景、神经网络的原理、数据处理和预测结果的评价。
预测问题背景风力发电是指将风能转换为电能的系统，通过风轮运动驱动旋转发电机从而产生电能，是目前最为普遍的几种可再生能源之一。
可是，由于风速、方向等天气因素的不确定性，该系统产生的电功率会有着很大的波动性。
因为风的不确定性，风电场个体之间的功率输出也有很强的不同性。
因此，若要使风电场在实际运行中发挥出最大的功效和效益，我们需要准确高效地对风力发电场的发电功率进行预测。
在风力发电场发电功率预测中，准确地预测风速和风向的变化是非常关键的，而神经网络正是用于实现这一目标的一种非常有效的方式。
神经网络原理神经网络是通过对于输入数据的学习和训练，来预测未来输入数据的一种模型。
它是由节点和层组成的，每个节点代表着一个特征变量，每一层则将各个节点连接起来，用于来处理数据。
通过管道式的层次结构，我们可以将数据在网络中传递来进行处理，这就使得它对于非线性的事物处理十分有效。
神经网络在风力发电的功率预测中，可以根据风速、风向等气象数据进行训练，进而准确地预测未来的风功率等信息。
数据处理在风力发电场功率预测中，数据处理是非常重要的一个方面。
这也是用神经网络进行风力发电场功率预测的关键之一。
风力发电场需要的数据主要包括气象数据、机组状态数据、环境数据等。
我们可以将来自各个方面的大量的数据进行统计分析，直到将一定的规律总结出来。
在对数据进行预处理时，首先需要进行数据清洗和归一化处理，将数据全部转换为标准的数值，与神经网络体系进行匹配，以确保预测的准确性和可靠性。
基于神经网络的风力发电功率预测
基于神经网络的风力发电功率预测一、引言随着环保意识的增强以及清洁能源的应用，风力发电逐渐成为世界各国的重要能源之一。
然而，风力发电受到风速等自然因素的影响，风力发电场的功率输出难以精确预测，这给电网运营席卷和风电场规划造成了不小的难题，因此，基于神经网络的风力发电功率预测技术的研究成为了一个热点问题。
二、相关技术1、神经网络神经网络是一种模仿人类神经系统的信息处理方式，它具有自我学习、容错性强等特点，因此被广泛应用于预测、识别、分类等领域。
神经网络结构包括输入层、隐藏层和输出层，且每层之间的神经元相互连接。
2、ARIMA模型ARIMA模型是一种基于时间序列的预测模型，它通过对过去时间序列进行分析，可以预测未来时间序列的变化趋势。
ARIMA 模型由自回归、差分和移动平均这三个部分组成，其中，自回归可以根据当前预测值的误差进行“反悔”，差分可以解决非平稳序列的预测问题，移动平均可以去噪。
3、SVR模型SVR模型是一种基于支持向量机的预测模型，它可以将样本空间映射到高维空间，从而更好地找到数据的规律，预测未来发电功率的变化趋势。
SVR模型以支持向量为基础，通过确定核函数进行分类或回归，从而较准确地预测未来变化趋势。
三、基于神经网络的风力发电功率预测基于神经网络的风力发电功率预测，是指利用神经网络的强大自我学习能力，基于风力发电场中风速和发电量等因素，进行功率输出预测的技术。
具体方法为：首先，收集风力发电场中的历史数据，用于训练神经网络；然后，将实时测量的风速等因素输入神经网络，进行功率预测。
在利用神经网络进行风力发电功率预测的过程中，需要注意以下几个问题：1、特征选取神经网络中特征的选择对预测精度有着至关重要的作用。
通常，可以从风力发电场中选取风速、风向、密度、温度、湿度等因素作为输入特征，从而预测风力发电场中的功率。
2、网络结构选择网络结构的选择也影响了神经网络的预测精度。
一般来说，每层的神经元数应该在10-50之间，同时，为了防止过拟合问题，隐藏层数应该尽可能少。
基于神经网络的风电场功率预测及优化研究
基于神经网络的风电场功率预测及优化研究随着风能发电技术的不断发展，风电场已成为一种越来越受欢迎的可再生能源。
风电场将风能转化为电能，但是由于风的不稳定性，风电场的电力输出也很不稳定。
为了更有效地运营风电场并提高风电发电的可靠性和稳定性，需要考虑风电场的功率预测及优化。
在此基础上，本文探讨了一种基于神经网络的风电场功率预测及优化研究方法。
一、风电场功率预测风电场功率预测是指对风力发电机组的输出功率进行预测，以便制定更有效的风电场管理策略。
传统的风电场功率预测方法主要有统计学方法和机器学习方法。
1. 统计学方法在传统的统计学方法中，通过对历史数据的分析和建模，预测未来的风能输出情况。
其中，ARIMA模型（自回归滑动平均模型）是一种常用的统计学方法。
ARIMA模型建立在时间序列分析的基础上，通过时间序列数据的历史信息，预测未来的风能输出情况。
ARIMA模型具有较高的预测精度，但是对于复杂的非线性关系不太适用。
2. 机器学习方法机器学习是一种通过大量数据和模式识别技术来训练计算机实现预测的方法。
在机器学习方法中，神经网络是一种常用的技术，它可以通过多层神经元的组合来实现非线性映射关系，从而提高预测精度。
基于神经网络的风电场功率预测方法，通常需要建立一个神经网络模型，通过神经网络模型的训练，可以实现对风电场功率的准确预测。
其中，前馈神经网络（Feed Forward Neural Network，简称FFNN）是一种常用的神经网络模型，具有较高的预测精度，同时可以通过调整网络结构和参数，提高预测效果。
二、风电场功率优化风电场功率优化是指通过调整风电场发电机组的输出功率，以实现风电发电的最佳效果。
风电场功率优化可以采取不同的策略，其中基于神经网络的风电场功率优化是一种较为有效的方法。
基于神经网络的风电场功率优化方法，通常需要建立一个带有对象函数的神经网络模型，并通过优化算法来寻找最优的发电功率。
在神经网络模型中，对象函数可以用来衡量风电场发电的效益，并通过调整发电功率来优化对象函数。
改进灰色神经网络模型在电量预测中的应用
改进灰色神经网络模型在电量预测中的应用
万星;周建中
【期刊名称】《水力发电》
【年(卷),期】2007(033)006
【摘要】研究过程中分析比较了人工神经网络和灰色模型的优缺点,尝试将人工神经网络模型与改进灰色模型进行有机结合,从而提出了改进灰色神经网络模型.新的耦合方式发挥了灰色预测方法中累加生成的优点,便于神经网络进行训练,又避免了灰色预测方法带来的误差,提高了预测精度,是一种新的有益探索;为实际工程应用提供了重要的参考.
【总页数】5页(P69-72,88)
【作者】万星;周建中
【作者单位】华中科技大学,湖北,武汉,430074;重庆交通大学,重庆,400074;华中科技大学,湖北,武汉,430074
【正文语种】中文
【中图分类】F403.7;TM715
【相关文献】
1.基于改进的并联灰色神经网络模型在电力需求预测中的应用 [J], 程鹏;韦雅君;李金颖;甄成刚
2.灰色神经网络模型GNNM(1,1)在城市年用电量预测中的应用 [J], 吴宏晓;侯志俭;邰能灵
3.改进灰色神经网络模型在形变预测中的应用 [J], 张卫国;赵越红
4.改进型灰色神经网络模型在水质预测中的应用 [J], 胡玉琢;张云怀;肖鹏;曹六俊;卢露;张小宁
5.基于BP神经网络优化的改进灰色模型在电量预测中的应用 [J], 丁磊明; 杨晓雷; 黄金波; 姚剑峰
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基于灰色神经网络优化组合的风力发电量预测研究_章勇高
， 也是风电的研
究热点之一。 近年来， 很多学者提出并研究了不同 的风电发电量的预测方法， 已有的预测方法有： 专家 系统法、 支持向量机、 小波分析法、 时间7 ） ； 江西省科技厅科技 攻关项目（ 20122BBF60084 ）
图3 Fig. 3
优化组合预测模型实现过程
The implementation process of the optimal combination forecasting model
ω1 + ω2 = 1 则有 设y 别为： e1 = y （ 0 ） （ t ） － f 1 （ t ） e2 = y 图2 Fig. 2 人工神经网络运行流程图 The flowchart of the artificial neural network operation 得到 运用 MATLAB 软件编程可实现上述理论， 风力发电预测值。由于人工神经网络需要较全面的 含有各种情况的样本数据， 否则训练出来的神经网 络外延性很差在样本数据少时具有一定的局限性 。 3 优化组合预测技术 鉴于灰色模型和人工神经网络灰色单一使用时 都有一定的局限性， 文中采用将灰色模型和人工神 经网络通过以加权的方式优化组合， 加权方法操作 简单且能使两种模型优缺互补， 提高预测精度。 首 先分别用人工神经网络模型和灰色预测模型按上文 f2 。 再用检测 提及的方法预测一组风力发电数据 f1 ， 值Y
（ 0）
1 （ 1） ［ x （ 1 ） + x （ 1） （ 2） ］ 2
b 代回原微分方程， 将 a、 可得： x （ 1） （ k + 1 ） = ［ x （ 1） （ 1 ） （ k = 0， 1， 2， …） 累减还原后得：
∧
x （ 0） （ k + 1 ） = （ 1
基于灰色模型的风速_风电功率预测研究
第38卷第19期电力系统保护与控制Vol.38 No.19 2010年10月1日 Power System Protection and Control Oct. 1, 2010 基于灰色模型的风速-风电功率预测研究李俊芳，张步涵，谢光龙，李 妍，毛承雄（电力安全与高效湖北省重点实验室（华中科技大学），湖北 武汉 430074）摘要：风场中风速变化带来的风电功率波动是影响风电质量的重要因素。
基于灰色模型，对超短时平稳风速进行了一步至四步预测，并且检验了预测误差情况。
对不稳定风和阵风进行风速预测，以平稳风为例，根据实际风电功率和对应时序风速的关系建模，得到了风电功率随风速变化的各类模型下的拟合参数。
为了提高风电功率的预测精度，通过从分段函数和整体建模两个角度比较各种模型的准确程度，得到了适宜于作为风电功率特性曲线的函数模型。
通过预测的超短期风速在两种情况建模时风电功率模拟值与实际值的比较，得到了更适宜作为风电功率特性的模型。
用我国某风场的数据验证了方法的有效性。
关键词：风场；灰色模型；实时风速预测；风电功率特性曲线；信赖域法Grey predictor models for wind speed-wind power predictionLI Jun-fang，ZHANG Bu-han，XIE Guang-long，LI Yan，MAO Cheng-xiong（Electric Power Security and High Efficiency Lab，Huazhong University of Science and Technology，Wuhan 430074，China）Abstract：High variability in generated wind power that results from the wind speed is the key factor that impacts power quality B．ased on grey predictor models this paper presents one，-step to four-step average ten-minute wind speed forecasting and gives the residual error for steady wind Wind speed predictions for unsteady wind and gust are also made Then taking the steady．．，wind speed for instance fitt，ing parameters in various models that wind power changes with wind speed are obtained by modelling the relationship between real wind power and sequential wind speed. In order to enhance the forecasting precision of wind power, the function model fitting for wind power characteristic is established through comparing the precision of different models from the aspect of piecewise function and overall model This paper compares the two modelling methods and finds the appropriate one Compared．．the simulated value with actual value better model fitting for wind power characteristics is obtained Finally the actual data from，．，wind farm in China proves that this method is effective．This work is supported by Special Fund of the National Basic Research Program of China (No.2009CB219702).Key words：wind farm；grey predictor model；real time wind speed forecasting；wind power characteristic；trust region method 中图分类号： TM715 文献标识码：A 文章编号： 1674-3415(2010)19-0151-090 引言随着新能源发电在世界各国的开展，风能发电由于其具有比传统能源发电更加清洁环保、以及取之不尽用之不竭的特点，是目前世界上首选的可再生能源发电模式。
基于灰色-马尔可夫链的短期风速及风电功率预测
基于灰色-马尔可夫链的短期风速及风电功率预测章伟;邓院昌【期刊名称】《中国电力》【年(卷),期】2013(046)002【摘要】Wind speed has the characteristics of large stochastic volatility, which affects the wind power and the stability of the grid connected with it. Good predictions of wind speed and wind power are the key to solve the integration problem of wind power with grid. A comparison between grey models and Markov chain models for predicting wind speed is made. The gray-Markov chain prediction model and the wind speed prediction error are obtained by analyzing the error transfer series of the fitted values with grey models and establishing Markov state transition probability matrices. The expected values of the transfer matrices are used to correct the traditional Markov chain, and the improved gray-Markov chain model can thus be obtained to predict the wind power directly. Comparing with the real power curve, the improved grey-Markov model is better in prediction accuracy.%风速具有较大的随机波动性,影响风电及其与之相连电网的运行稳定性,良好的风速和风电功率预测是解决风电并网问题的关键.为此,对用于风速预测的灰色模型和马尔可夫链模型进行比较分析.通过对灰色拟合值的误差转移序列进行分析及建立马尔可夫链状态转移概率矩阵,得出灰色-马尔可夫链预测模型,进而求得风速的误差预测值.并用马尔可夫链转移概率矩阵的期望值对传统马尔可夫链进行改进,得出改进型灰色-马尔可夫链模型,以此对风电功率进行直接预测,并与功率曲线模型法进行对比分析.结果表明,改进型灰色-马尔可夫链模型预测精度更高.【总页数】5页(P98-102)【作者】章伟;邓院昌【作者单位】中山大学工学院,广东广州 510006【正文语种】中文【中图分类】TM614【相关文献】1.基于OS-ELM的风速修正及短期风电功率预测 [J], 张颖超;肖寅;邓华;王璐2.基于风速升降特征的短期风电功率预测 [J], 叶小岭;陈浩;郭晓杰;邓华;王雅晨3.基于风速融合和NARX神经网络的短期风电功率预测 [J], 徐遵义; 王俊雪4.基于风速分频和权值匹配的RBF超短期风电功率预测方法 [J], 杨茂;董昊5.基于门控递归单元神经网络的风速误差修正模型短期风电功率预测 [J], 刘俐利因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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， 也是风电的研
究热点之一。 近年来， 很多学者提出并研究了不同 的风电发电量的预测方法， 已有的预测方法有： 专家 系统法、 支持向量机、 小波分析法、 时间序列法、 人工
* 基金项目： 江西省教育厅科技项目 （ GJJ14387 ） ； 江西省科技厅科技 攻关项目（ 20122BBF60084 ）
（ 3） 图1 Fig. 1 （ 4） 人工神经网络的基本预测思路 The basic prediction method of the artificial neural network — 31 —
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电测与仪表 Electrical Measurement ＆ Instrumentation
∧ （ 0）
原始数据序列输入， 序列，
根据此理论， 用 MATLAB 软件编程可求得 X
即风力发电预测数据。 而灰色模型由于模型特性的 限制， 对于风向、 风速、 温度共同影响的复杂非线性 影响因素， 不能十分精准的预测。 2 人工神经网络预测模型 人工神经网络是模仿脑细胞结构和功能 、 脑神 经结构以及思维处理问题的新型信息处理系统 。 人 工神经网络通过预先提供的一批相互对应的数据进 行分析， 掌握两者之间的潜在规律， 根据潜在规律对 “训练” 新输入数据进行预测， 称为 过程 预测思路如图 1 所示。 在预测的过程中， 首先随机初始化输入层权值、 再把风速、 风向、 温度三 隐含层数和权值以及阀值， 组数据传人输入层， 输入数据经各隐含层处理后传
中还未有相关研究。 灰色系统理论的主要研究对象 而影 是部分信息已知， 部分信息未知的灰色系统 ， 响风力发电量变化的因素很多， 表现的似乎无规律， 故风电系统可看作是一个灰色系统
［6 － 7 ］ ［5 ］
。同时， 人工
；
神经网络具有自学习和自适应的特点可以很好的模 拟大型非线性电力系统， 被广泛应用于电力系统的 ［8 ］ 负荷预测和风力发电量的预测中， 并且效果良好 。 且灰色预测模型和人工神经网络模型在风力预测领 域中均有较成熟的研究且运用较简单， 所以本文就 结合灰色预测和人工神经网络进行优化组合预测， 充分利用它们对风电对象的适用因素， 对风力发电 量进行预测研究。 文中根据两种模型的特性以及影响风力发电的 主要影响因素， 因灰色系统理论适用于线性因素预 测因此选用灰色预测模型用历史发电量作为输入值 预测风力发电量， 而人工神经网络因其有自学习性 和自适应性可以模拟多个非线性因素同时作用， 所 以选用人工神经网络模型模拟风速、 风向和温度三 个因素预测风力发电量。 根据两种预测误差的大小 来决定两种模型分别在优化组合占有的权重， 使灰 色预测模型和人工神经网络模型有效地结合起来， 降低最终预测结果的预测误差。 算例的预测数据显 示， 优化预测的准确度要高于单一灰色预测和人工 神经网络预测， 说明了提出的优化预测模型具有良 好的风电预测特性。 1 1 ） 模型 灰色预测 GM（ 1 ， 灰色预测模型具有数据量少、 运算简单、 短期预 测精度高、 易于检验以及无需考虑数据分布规律和 1 ） 模型 变化趋势等优点而被广泛应用， 其中 GM （ 1 ， 是最常用的一种灰色模型， 是作为电力负荷预测的 1 ） 是由一个只包含单变量的 一种有效模型。GM（ 1 ， 一阶微分方程， 模型的建立只需一个数列 x （ 0） 设有变量为 x 的原始数据序列 用 1 － AGO 生成一阶累加生成序列 x （ 1） （ 2 ） ， …， x （ 1） （ n） ］ x （ 1） = ［ x （ 1） （ 1 ） ，
Study on Wind Power Capacity Prediction Based on the Optimal Combination of the Grey Neural Network
ZHANG Yong － gao1 ，WANG Yan1 ，Sun Jia2 ，GAO Yan － li1 （ 1. School of Electrical and Electronic Engineering ，East China Jiaotong University ，Nanchang 330013 ，China. 2. Department of Automation ，School of Information Technology ，Nanchang University ，Nanchang 330031 ，China） Abstract ： This paper proposed a study on wind power capacity prediction based on the optimal combination of the grey neural network，which combined the artificial neural network （ ANN） prediction model with the grey prediction model effectively. This study not only considered such factors as wind velocity ， wind direction and temperature ， but also took into account the historical data of the wind power capacity in the previous years. The combination of the advantages of both predictions improved the prediction accuracy and reduced the prediction errors. The results of the calculation example proved that the forecasting value error of the grey neural network optimal combination was lower than that of the single grey prediction or neural network prediction. Key words： artificial neural network ，grey prediction model，optimal combination forecasting technique ，error，wind power capacity 0 引 言 神经网络法、 灰色理论以及线性回归等等， 每一种方 法有着各自的优势和缺点， 因此优化组合预测技术 ［2 ］ 成为一种新兴的预测方法， 成为未来的研究趋势 。 就是将两种及两种以 所谓优化组合预测技术， 上的预测技术优化组合使其能对不同类型的影响因 3］ 数加以预测。如参考文献［ 中通过运用滑动平均、 神经网络、 灰色三种组合优化模型预测电价， 使预测 精度明显提高， 是电价市场交易的重要依据。 又如 4］中通过对比单一的灰色模型和神经网 参考文献［ 络模型， 灰色神经网络优化组合模型提高了光伏短 期预测的准确性， 进而减轻并网时对大电网的影响。 由上可知， 优化组合技术已在电价市场和光伏 短期预测等多领域中有很好的运用， 但在风电预测
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到输出层。 若输出层实际输出与期望输出不符则将输出误差 反传并将误差分摊给各层的所有单元从而获得各层单 元的误差信号， 此误差信号即作为修正各单元权值的 依据， 反复进行， 直到实际输出与期望输出相符， 人工 神经网络的风电发电量预测流程图如图 2 所示。
k （ 0）
B = －
1 1 （ 1） x （ 2 ） + x （ 1） （ 3） ］ － ［ 1 2 。 1 （ 1） （ 1） ［ x （ n － 1 ） + x （ n） ］ 1 2 － b －ak b ］ e + a a （ 5） e a） ［ x （ 0） （ 1 ） b ak ］ e a （ 6）
— 30 —
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（ 0） x （ 2） x （ 0） （ 3 ） 式中 Y n = x （ 0） （ n）
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基于灰色神经网络优化组合的风力发电量预测研究
1 1 2 1 王妍 ， 孙佳 ， 高彦丽 章勇高 ，
*
（ 1. 华东交通大学 电气与电子工程学院 南昌 330013 ； 2. 南昌大学 信息工程学院自动化系 南昌 330031 ） 摘要： 文中提出一种新型灰色神经网络优化组合的风力发电量预测研究 ， 将人工神经网络预测模型和灰色预测 模型有效结合， 不仅考虑了风力、 风向和温度等影响因素， 而且将往年风力发电量的历史数据综合考虑 ， 结合两 种预测优点， 从而提高了预测的准确度并降低预测误差 。算例结果证明， 这种新型的灰色神经网络优化组合预 测值误差低于单一的灰色预测或神经网络预测 。 关键词： 人工神经网络； 灰色预测技术； 优化组合预测技术； 误差； 风力发电量 中图分类号： TM93 文献标识码： A 文章编号： 1001 － 1390 （ 2014 ） 22 － 0030 － 05
［9 － 13 x （ 0） （ 2 ） ， …， x （ 0） （ n） ］ x （ 0） （ 1 ） ， x （ 0） = ［
式中 x
（ 1）
（ k） =
x （ 0） （ i） ∑ i =1