基于BP神经网络的风电场短期功率预测
基于BP神经网络的短期风电功率预测
基于BP神经网络的短期风电功率预测目前全球面临能源短缺和化石能源污染的重大问题，风能作为一种分布广泛的清洁能源被普遍使用。
风能具有不确定性和不可控性，风电因风能的随机性和波动性，在接入電网后对电力系统的稳定性有很大影响，因此进行风电功率预测具有实际意义。
本文提出一种基于BP神经网络的短期风电功率预测方法，使用风电场采集的风速数据和风电厂输出功率描述风电的随机性和波动性，通过BP 神经网络预测，利用MATLAB建模仿真实现风电系统实时产能的模拟，快速预测风电输出功率。
使用本文方法预测辽宁的某风电场的风电功率，通过分析对比得到的误差发现其预测精度高，满足生产要求。
标签：风力发电;电力系统;功率预测;BP神经网络0引言风能作为一种分布广泛的清洁能源，被全球各国密切关注。
由于风能本身具有随机性和波动性，风力发电对电力系统影响极大，电力系统要平衡供电与需求，所以需要进行短期风电功率预测。
众多科研机构和高校对风电功率预测开展了深入研究，取得了大量成果。
中国电力科技研究院李相俊等提出了一种融合深度学习算法的风力发电功率预测方法[1]，该方法精确度很高，但风力发电功率发生连续突变时，深度学习算法的跟踪变化能力有待考量。
南京邮电大学葛阳鸣提出了一种基于历史数据聚类分析与K近邻评估相结合的相似日选取策略[2]，有效提高了模型预测精度，但其预测时间跨度还需提高。
东北电力大学杨茂等进行了基于改进KNN （KNearest Neighbor）算法的风电功率实时预测[3]，该方法对数据要求较少，但时间长，计算复杂度高。
为了提高预测精度，本文采用基于BP神经网络的短期风电功率预测方法，将非线性因素风速作为输入量利用MATLAB建模仿真来实现风电系统实时产能的模拟，对比分析得到较高的预测精度。
证明BP神经网络预测模型具有一定的准确性、适用性和泛化能力。
1风电功率预测的影响因素分析1.1 风速的影响分析风能是风电场的最主要且最为直接的能源，风速大小对风电场出力影响明显。
基于小波—BP神经网络的短期风电功率预测方法
基于小波—BP神经网络的短期风电功率预测方法随着全球对可再生能源的需求增加，风力发电逐渐成为重要的能源补充来源。
然而，由于风速的不确定性和风电机组的复杂性，风力发电的波动性较大，这给电网运营和电力系统规划带来了很大的挑战。
因此，准确预测风电功率对于实现风力发电的可靠性和经济性至关重要。
近年来，人工智能和机器学习技术在能源预测中得到广泛应用。
其中，小波—BP神经网络模型在风电功率预测方面表现出了较好的性能。
本文将介绍，以提高风力发电的可预测性和可靠性。
首先，介绍小波变换的原理和应用。
小波变换是一种多尺度分析方法，可以将非平稳信号分解为不同频率的小波系数。
在风电功率预测中，通过对历史风速数据进行小波分解，可以提取出不同时间尺度的特征。
然后，讨论BP神经网络的原理和特点。
BP神经网络是一种经典的人工神经网络模型，具有强大的非线性拟合能力。
它可以通过训练数据自动学习输入和输出之间的关系，从而实现风电功率预测。
接下来，结合小波变换和BP神经网络，提出。
首先，将历史风速数据进行小波分解，提取出不同时间尺度的小波系数。
然后，将小波系数作为输入，风电功率作为输出，构建BP神经网络模型。
通过对模型进行训练和调优，可以得到较好的风电功率预测结果。
在实验中，我们收集了某风电场一年的风速和风电功率数据，并进行了模型验证。
实验结果表明，可以较准确地预测出未来一段时间内的风电功率。
与传统的统计方法相比，该方法具有更好的预测性能和稳定性。
最后，我们讨论了该方法的优缺点及进一步改进的方向。
该方法的优点是可以充分利用风速数据中的多尺度信息，提高预测的准确性。
然而，该方法的不足之处是对训练数据的依赖性较强，需要大量的历史数据进行模型训练。
未来可以进一步研究如何提高模型的泛化能力，减少对历史数据的依赖。
综上所述，在提高风力发电的可预测性和可靠性方面具有重要的意义。
随着人工智能和机器学习技术的不断发展，相信这一方法将在未来得到更广泛的应用。
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。
基于小波_BP神经网络的短期风电功率预测方法
但 是，样 本 中 也 包 含 很 多 风 速 与 功 率 之 间 对 应 性不强的数据。排除其他气象因素的影响以及数据 在 通 信 、存 储 时 的 错 误 ，大 部 分 是 由 数 值 天 气 预 报 本 身的误差 导 致 的，而 这 也 是 预 测 误 差 最 大 的 地 方。 这是因为单纯采用 数 值 天 气 预 报 作 为 输 入，预 测 模 型对数值天气预报自身误差没有很强的纠正能力。 １．４ 历 史 数 据 对 预 测 精 度 的 影 响
３ 小波—ＢＰ 神经网络预测模型
３．１ 小 波 变 换 连续小波变换的定义是把某一被称为基本小波
— ４５ —
２０１１，３５（１６）
图 ３ 不 同 高 度 的 风 速 Ｆｉｇ．３ Ｗｉｎｄ ｓｐｅｅｄｓ ａｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｈｅｉｇｈｔｓ
（母小波）的函数 Ψ（ｔ）在 位 移τ 后，再 在 不 同 尺 度ａ 下与待分析的信号ｆ（ｔ）做 内 积（具 体 公 式 推 导 见 附 录 Ａ）。
利用小波变换可以将一个复杂的信号分解成不 同频率段上的信 号。 风 速 序 列 具 有 日 特 性，使 用 小 波 将 其 分 解 ，就 可 以 将 原 序 列 中 的 高 频 分 量 滤 除 ，得 到的低频分量变化 较 为 缓 慢，风 速 的 日 特 性 更 为 明 显 ［１７］，如 图 ４ 所 示 。
１．１ ＢＰ 神经网络结构 ＢＰ 神经网络的 输 入 与 输 出 之 间 是 一 种 高 度 非
线性 映 射 关 系，如 果 输 入 节 点 数 是 Ｎ，输 出 节 点 数 是 Ｍ，则网络是从 Ｎ 维 欧 式 空 间 到 Ｍ 维 欧 式 空 间 的映射。通过调整 ＢＰ 神经 网 络 的 连 接 权 值 和 网 络 的规模 （包 括 Ｎ，Ｍ 和 隐 层 节 点 数），可 以 以 任 意 精 度逼近任何非线性函数 。 ［９］ １．２ 神 经 网 络 泛 化 能 力 分 析
基于小波-BP神经网络的风电场短期风速预测
Ｂ Ｐ学 习 过 程 中 的 误 差 反 向传 播 过 程 是 通 过 使 一
性 系 统 的模 型 建 立和 预 测ｆ］ Ｐ神 经 网 络 是 基 于 误 差 ８。Ｂ 反 向传 播 算 法 的 人 工 神 经 网 络 ， 含 了输 入 层 、 间 层（ 包 中 隐含层） 输 出层。Ｂ 和 Ｐ神 经 网 络 学 习过 程 分 正 向传 播 和 反 向传 播 ， 即信 息 的 正 向 传 播 和 误 差 的 反 向传 播 两 个过程 组成。Ｂ Ｐ神 经 网 络 可 以 有 多 层 ， 以 三 层 最 为 但
络 法在 风 速预 测 中 表 现 出较 好 的性 能 ， 此 是 当前 数 学 中一 个迅 速 发 展 的 新领 域 ， 它 同 时具 有 理 论 深 刻 和 应 用 广 泛 的 双 重 意 义 。 小 波 变 换 是 一 个 时 间 和 频 率 的 局 域 变换 ， 因 而 能 有 效 地 从 信 号 中提 取 信 息 。通 过 伸 缩 和 平 移 对 函数 或 信 号 进 行 多
义 和 应 用 价 值 的重 要 成 果 。
由于 风 速 时 间 序 列 波 动 较 大 ，采 用 单 一 的 神 经 网
ｎＵ ｉ ｅ－ ｏ ｔ∑ ｉ
ｉ
（） １
（ ２）
络 模 型 预 测 精 度 较 低 。 将 小 波 技 术 和 神 经 网络 相 结 合 可 以有 效 提 高 风 速 预 测 精 度 。 本 文 将 小 波 多 分 辨 率 分
中 图 分类 号 ：Ｔ １ Ｍ６ ４
文献 标 识 码 ：Ａ
文 章 编 号 ：１ ７ — ５ ７ ２ １ ）４ ０ ０ — ３ ６ ２ ０ ４ （０ ２０ — １７ ０
由于 风 能 的 随 机 性 和 不 可控 性 。风 电 厂 出力 也 在 随 机 的 变 化 。随 着 风 电装 机 容 量 的 日益 加 大 ， 力 发 电 风 的随机 性和 波动性 必然 会对 地 区 电网产 生 不 良影 Ⅱ 向。
bp神经网络的风电功率预测预测
BP 神经网络预测：1. BP 神经网络的结构BP 神经网络是一种具有两层或两层以上的阶层型神经网络,层间神经元实现全连接,即下层的每个神经元与上层的每个神经元都实现权连接,而层内各神经元间无连接.典型的BP 网络是三层前馈阶层网络,即:输入层、隐含层和输出层.BP 神经网络结构如图1如示(本文输出层只有一个神经元图1 BP 神经网络结构图2. BP 神经网络的学习过程BP 网络的学习由四个过程组成,输入模式由输入层经中间层向输出层的“模式顺传播“过程;网络的希望输出与网络实际输出之差的误差信号,由输出层经中间层向输入层逐层修正连接权的“误差逆传播”过程,由“模式顺传播”与“误差逆传播”的反复交替进行的网络“记忆训练“过程,网络趋向收敛即网络的全局误差趋向极小值的”学习收敛“过程.归纳起来为,”模式顺传播“、“误差逆传播”、“记忆训练”、“学习收敛”过程.其学习步骤具体如下:设输入模式向量12(,,...,)k k k k n A a a a =,希望输出向量12(,,...,)k k k k n Y y y y =;中间层单元输入向量12(,,...,)k k k k n S s s s =,输出向量12(,,...,)k k k k n B b b b =;输出层单元输入向量12(,,...,)k k k k n L l l l =,输出向量12(,,...,)k k k k n C c c c =;输入层至中间层连接权()ij w ,i=1,2,,,n;j=1,2,,,p;中间层至输出层连接权()jt v ,j =1,2,,,p;t =1,2,,,q;中间层各单元输出阈值为 {j θ},j =1,2,,,p;输出层各单元输出阈值为{t r },t =1,2,,,q;k =1,2,,,m.反向传播神经网络BP 算法 可描述如下:(1)数值和阈值初始化.给各连接权{ij w }、{jt v }及阈值{j θ}、{t r },赋予(-1,+1)间的随机值;(2)给定输入12(,,...,)k k k k n A a a a =和目标输出12(,,...,)k k k kn Y y y y =;(3)计算神经网络前向传播信号.对于输入层(n 个节点)、隐含层(p 个节点)和输出层(q 个节点)的三层网络而言,输入隐含层的输出信号为[]k k j ij i j b f aωθ=-∑ j =1,2,,,p (1) 隐含层-输出层和输入层的输出信号为 k k t jt j t c f b r ν⎡⎤=-⎣⎦∑ t=1,2,,,q (2) 网络的响应函数是1()1xf x -=+ (3) (4)修正权值.从输出层开始,将误差信号沿连接通路反向传播,以修正权值,即 (1)()k k jt jt t j N N d b ννα+=+ (4)(1)()k kij ij j i w N w N e a β+=+ (5) (1)()k t t t v N v N d α+=- (6)(1)()kj j j N N e θθβ+=- (7)其中0,0αβ<<,为学习系数.输出层各单元的一般误差为()(1)k y k k k t t t t t d y c c c =--, t =1,2,,,q(8) 中间层各单元的一般误差为1()(1)q kk k k j t j t j j i e dv b b ==-∑, t =1,2,,,q (9) (5)网络进行学习训练直至达到误差精度要求,即 21111()()2q m m k k k i i k k i E t E y c =====-∑∑∑ (10(),()(1)(E t E t E t E t ε∆<∆=+- (11) 其中01ε≤≤是误差精度要求,需要预先给定.上述过程结束后,即网络学习过程结束,此时可认为网络获得了一组最佳权值,这组最佳权值即为预测模型的参数,进而可采用网络模型进行预测.3. BP 神经网络对风电功率的预测应用MA TLAB7.0编写的BP 神经网络程序.对于该例BP 神经网络的结构为:输入层4个节点、输出层1个节点、中间隐含层10个节点(经过反复训练后可见隐含层10个节点时较好).程序中设定初始学习速率为:lr=0.1;训练终止次数为2000000次、训练终止误差为510- BP 网络经过1281990次训练后得到如下参数:. W1=[-1.7885 -0.4625 0.1971 0.9196;-0.7646 1.0200 0.7386 -0.4046;0.3773 0.1181 -0.29911.2659;-0.5281 -1.4532 0.1196 0.9891;-0.6313 0.8231 -0.6026 0.1863;-0.8471 3.4195-0.0195 -0.6693;0.0833 -0.7686 1.7970 0.3800;-0.1830 0.4767 -0.4688 1.0023;2.4412-0.3906 0.2055 0.8726;-2.4127 0.0945 -1.6338 1.2081]b1=[0.0671; -0.7171; -0.4291; -0.3952; -0.0965; -0.8416; -1.4022; 0.9336;-2.2580; 0.2228];W2=[2.1093 0.7662 -0.2341 1.5053 0.1845 2.722 4.0977 0.4211 3.1592 -3.5301];b2=[-1.4990];上面向量是按照MA TLAB语言中向量格式来书写的.其中,W1—输入层至隐含层的连接权向量;b1—隐含层的阈值;W2—隐含层至输出层的连接权向量;b2—输出层阈值.按照训练所得的参数对模型进行检验,其数据见表2所示.：表2 用BP网络预测其实际值与预测值及相对误差。
基于小波—BP神经网络的短期风电功率预测方法
基于小波—BP神经网络的短期风电功率预测方法基于小波—BP神经网络的短期风电功率预测方法摘要：随着清洁能源的快速发展，风电作为一种重要的可再生能源，其短期功率预测对电力系统调度和市场运营具有重要意义。
本文提出了一种基于小波—BP神经网络的短期风电功率预测方法。
该方法首先利用小波分析对风电功率时间序列进行去噪和分解，将原始数据分解为多个不同频率的子序列。
然后，利用BP神经网络对分解后的子序列进行建模和预测。
最后，通过将预测结果进行重构和合并得到最终的风电功率预测结果。
关键词：风电功率预测；小波分析；BP神经网络；短期预测；可再生能源1.引言随着全球能源危机和环境保护意识的增强，可再生能源逐渐成为替代传统能源的重要选择。
风能作为一种重要的可再生能源之一，具有广泛的开发潜力和良好的环境效益。
然而，由于风能的不稳定性和随机性，风电场的功率输出具有很大的波动性，这给电力系统的安全稳定运行带来了一定的挑战。
因此，对风电功率进行准确预测，对电力系统调度和市场运营具有重要意义。
2.相关工作在过去的几十年中，短期风电功率预测已经成为了一个热门的研究领域。
目前，已经有许多方法被提出来进行风电功率预测，例如基于统计模型、时间序列模型和人工智能模型等。
然而，由于风电场的功率输出具有非线性和非平稳性的特点，传统的预测方法往往难以取得令人满意的预测结果。
3.方法介绍本文提出了一种基于小波—BP神经网络的短期风电功率预测方法。
该方法将小波分析和BP神经网络相结合，利用小波分析对风电功率时间序列进行去噪和分解，将原始数据分解为多个不同频率的子序列。
然后，利用BP神经网络对分解后的子序列进行建模和预测。
最后，通过将预测结果进行重构和合并得到最终的风电功率预测结果。
4.实验设计与结果分析本文选取了某风电场的历史风电功率数据作为实验样本，将数据集划分为训练集和测试集。
首先，对训练集的数据进行小波分解，并利用BP神经网络对分解后的子序列进行训练和预测。
基于小波—BP神经网络的短期风电功率预测方法
基于小波—BP神经网络的短期风电功率预测方法基于小波-BP神经网络的短期风电功率预测方法摘要：随着对清洁能源的需求不断增长，风能作为一种重要的可再生能源受到了广泛关注。
然而，风电的不稳定性和不可控性给其集成和利用带来了一定的挑战。
因此，准确地预测短期内风电功率变化对电网的稳定运行和经济调度至关重要。
本文提出一种基于小波—BP神经网络的短期风电功率预测方法，利用小波分析方法提取风速信号的特征，结合BP神经网络进行模型训练和预测。
实验结果表明，该方法能够有效地提高风电功率预测的准确性和可靠性，为电网调度和能源管理提供参考依据。
第一章引言1.1 背景能源问题一直是制约世界经济和社会可持续发展的重要因素。
化石能源的使用带来了环境污染和能源枯竭等问题，清洁能源的开发和利用成为了供能革命的重要方向。
风能作为一种重要的可再生能源，因其丰富、分布广泛、无排放等特点，成为了可持续发展的理想选择。
1.2 风电功率预测的重要性风电是一种不可控和不稳定的能源，其总体特点是随风速的变化而变化。
为了确保电网的安全和稳定运行，风电场需要提前做好功率预测，以便进行经济调度和可靠性评估。
短期风电功率预测主要指一小时至数天内的风电功率变化预测，具有实时性强、准确性要求高的特点。
1.3 研究意义当前，关于短期风电功率预测方法的研究主要集中在统计学模型、机器学习方法和物理建模方法等方面。
然而，由于风电功率的复杂性和不确定性，现有的预测方法仍然存在一定的局限性。
因此，开展基于小波-BP神经网络的短期风电功率预测方法的研究具有重要的理论和实际意义。
第二章小波分析方法2.1 小波变换原理小波变换是一种将信号分解为不同频率下的子带信号的数学工具。
小波变换能够捕捉信号的局部频率特征，并提供多尺度的表达能力，因此适用于非平稳信号的分析。
2.2 小波分析在风电功率预测中的应用小波分析可以提取风速信号中的周期性成分和高频瞬态成分，为风电功率的长期趋势和短期波动提供准确的估计。
基于BP神经网络的超短期风电功率预测方法[发明专利]
![基于BP神经网络的超短期风电功率预测方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/516b51ba690203d8ce2f0066f5335a8102d266ee.png)
(10)申请公布号 CN 102510059 A(43)申请公布日 2012.06.20C N 102510059 A*CN102510059A*(21)申请号 201110383122.X(22)申请日 2011.11.28H02J 3/00(2006.01)G06N 3/02(2006.01)G06F 19/00(2011.01)(71)申请人山东电力集团公司潍坊供电公司地址261021 山东省潍坊市潍城区东风西街425号申请人天津天大求实电力新技术股份有限公司(72)发明人李振华 李玉志 葛少云 申刚刘中胜 林勇 吴金玉 刘贯红陈晓东 王涛 王君安 廖承民(74)专利代理机构天津盛理知识产权代理有限公司 12209代理人王来佳(54)发明名称基于BP 神经网络的超短期风电功率预测方法(57)摘要本发明涉及一种基于BP 神经网络的超短期风电功率预测方法，其技术特点是：包括以下步骤：通过交叉分组方法对数据进行分组，作为BP神经网络训练过程的输入；采用修正学习速率算法进行BP 神经网络训练；计算风电场的风电功率得到预测结果。
本发明设计合理，其采用BP 神经网络改进算法，通过在训练过程中修改学习速率的大小，解决训练过程收敛速度慢的问题，可以大大提高训练过程的收敛速度，同时采用交叉分组方法选取数据对神经网络进行训练，可以按照任意精度逼近任何连续的非线性函数，随着风电场规模的增大和风速变化的非线性增加，所采用的风电功率预测方法具有很好的鲁棒性。
(51)Int.Cl.权利要求书1页 说明书7页 附图2页(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请权利要求书 1 页 说明书 7 页 附图 2 页1/1页1.一种基于BP 神经网络的超短期风电功率预测方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)通过交叉分组方法对数据进行分组，作为BP 神经网络训练过程的输入；(2)采用修正学习速率算法进行BP 神经网络训练；(3)计算风电场的风电功率得到预测结果。
基于 BP神经网络算法的风电功率预测
ｈ
１ 时隔 ５ ｍｉ ｎ和 ｌ Ｓ ｍｉ ｎ的 风 电功 率预 测模 型
１ ． １ 建模 准 备
１ ． １ ． １ 建 模 思 路
Ｓ ｔ ｅ ｐ ｔ ２ ： 随机 选取 第 ｋ个 输入 样本 及 对 应期 望 输
出 ，ｄ 。 （ 志 ）一 （ １ （ 尼 ） ， ｄ ２ （ 志 ） ， …， ｄ 。 （ 尼 ） ）；３ ２ 。 （ 是 ） 一
Ｓ ｔ ｅ ｐ ｔ ６ ： 利用 输 出层 各神 经元 的 （ 是 ）和隐 含 层
各 神 经元 的输 出来修 正 连接权 值 硼加（ 忌 ）；
Ｓ ｔ ｅ ｐ ｔ ７ ： 利用 隐含 层 各 神 经元 的 （ 志 ）和 输 入 层
各 神 经元 的输 入修正 连接 权值 ；
图１ 风 电功 率预 测模 型 思路 图 １ ． １ ． ２ Ｂ Ｐ神经 网络 算 法
第 １ ４卷 第 ４期 ２ Ｏ ４正 Ｖｏ １ ． １ ４。Ｎ ｏ ．４ Ａｐｒ ｉ ｌ ， ２ ０１ ４
４月
基于Ｂ Ｐ 神经网络算法的风电功率预测
王 强 ，汪 姚 。 ，胡 红飒 。 ，朱 家 明
（ 安徽财经大 学 １ ． 金 融学院 ； ２ ．会 计 学 院 ；３ ．国 际 经 济 贸 易 学 院 ； ４ ．统 计 与 应 用 数 学 学 院 ，安徽 蚌 埠 ２ ３ ３ ０ ３ ０ ） 摘要 ： 针 对 风 电功 率 的 预 测 ， 从 神 经 网络 的 训 练 仿 真 入 手 ， 综 合运用 Ｂ Ｐ神 经 网络 、 平 均 绝 对 误 差 ＭＡＥ 等 多种 方 法 ， 建
区 间（ 一１ ， １ ） 内 的随机数 ， 设定 误差 函数 Ｅ， 给定 计 算 精 度 值和最 大 学 习次数 Ｍ ；
基于PSOICABP神经网络的短期风电功率预测
7基金项目：国家自然科学基金项目(51167015)作者简介：王帅哲(1993- )，男，硕士研究生，研究方向为电力系统通信技术； 王金梅(1968- )，女，教授，博士，研究方向为电力电子与电力传动。
基于PSO-ICA-BP神经网络的短期风电功率预测王帅哲1，王金梅1,2，王永奇1，马文涛1(1 宁夏大学 物理与电子电气工程学院，宁夏 银川 750021；2 宁夏沙漠信息智能感知自治区重点实验室，宁夏 银川 750021)摘 要：针对传统的BP 神经网络对短期风电功率预测精度不高的缺点，提出粒子群算法改进帝国竞争算法(PSO-ICA)，通过PSO 算法改进殖民地同化操作提高ICA 算法的全局寻优能力，输出全局最优解作为BP 神经网络初始权值阈值。
同时用主成分分析法降维压缩输入数据，提高网络泛化能力。
利用PSO-ICA-BP 预测模型对某风电场实际风电功率数据进行预测，仿真结果表明该模型预测误差更小，对短期风电功率预测更有效。
关键词：帝国竞争算法；粒子群算法；BP 神经网络；风电功率预测中图分类号：TM614；TM715 文献标识码：A 文章编号：1007-3175(2019)02-0007-05Abstract: In view of the shortcomings of the traditional BP neural network for short-term wind power prediction, the particle swarm optimization algorithm (PSO) was proposed to improve the Empire competition algorithm (PSO-ICA), to improve the diversity of colonial assimilation, and to optimize the initial weight threshold of the BP neural network by the output of the global optimal solution. The principal component analysis method was used to reduce dimension and to compress input data and improved the network generalization ability. The PSO-ICA-BP prediction model was used to predict the actual wind power data of certain wind farm. The simulation results show that the pre-diction error of this PSO-ICA-BP model is smaller and more effective for the short-term wind power prediction. Key words: imperial competition algorithm; particle swarm optimization; BP neural network; wind power forcastWANG Shuai-zhe , WANG Jin-mei ,2, WANG Yong-qi , MA Wen-tao（ School of Physics and Electronic-Electrical Engineering, Ningxia University, Yinchuan 75002 , China ;2 Key Laboratory of Ningxia Desert Information Intelligent Perception Autonomous Region, Yinchuan 75002 , China ）Short-Term Wind Power Forecast Based onPSO-ICA-BP Neural Network0 引言准确的短期风电功率预测有助于调整调度计划、提高电能质量和经济效益，但风电功率预测受温度、气压、风速、湿度等多种气象因素影响，具有一定难度。
基于IPSO-BP神经网络的短期风电功率预测研究
基于IPSO-BP神经网络的短期风电功率预测研究基于IPSO-BP神经网络的短期风电功率预测研究摘要：近年来，随着新能源的快速发展，风电已经成为可再生能源中的重要组成部分。
然而，由于风电资源的间歇性和不稳定性，准确预测短期风电功率成为提高电力系统安全稳定运行和经济性的重要研究方向之一。
本文基于IPSO-BP神经网络，对短期风电功率进行预测，并在实际运行数据集上进行了实验验证。
结果表明，IPSO-BP神经网络在短期风电功率预测中能够取得较高的预测准确性和稳定性。
1. 引言随着能源危机和环境问题的日益严重，新能源的开发和利用已成为全球关注的焦点。
作为可再生能源的重要代表之一，风电具有无污染、可再生、资源广泛等优势，逐渐在全球范围内得到了广泛应用和推广。
然而，由于风速和风向的变化性，风电的发电功率具有间歇性和不稳定性，给电力系统的安全稳定运行带来了挑战。
短期风电功率预测是解决风电发电功率不稳定性的关键环节之一。
准确预测风电功率可以帮助电力系统规划者和调度者进行合理调度和优化，以确保电力系统的安全稳定运行，并合理安排其他电力资源的调配。
因此，研究和开发有效的短期风电功率预测方法对风电行业具有重要意义。
2. 相关工作综述在过去的几十年中，短期风电功率预测的研究得到了广泛关注。
现有的预测方法主要包括基于统计学方法、基于时间序列方法、基于人工智能方法等。
基于统计学方法的预测方法主要通过建立风速和风电功率之间的数学模型来进行预测。
这些方法在一定程度上可以反映风电功率的规律，但对于复杂多变的实际情况预测效果较差。
基于时间序列方法的预测方法主要通过对历史数据进行分析和建模来预测未来的风电功率。
这些方法适用于数据包含较强的周期性和趋势性的情况，但对于非线性和非平稳的数据表现欠佳。
基于人工智能方法的预测方法由于其较强的非线性建模能力和自适应能力，逐渐成为短期风电功率预测的主要研究方法之一。
神经网络作为人工智能方法的重要组成部分，在风电功率预测中取得了良好的效果。
基于人工神经网络的风电功率短期预测系统
基于人工神经网络的风电功率短期预测系统基于人工神经网络的风电功率短期预测系统摘要：风力发电是一种可再生能源，近年来得到了广泛关注和应用。
然而，由于风力资源的不稳定性和变动性，风电场的功率预测一直是一个具有挑战性的问题。
本文提出了基于人工神经网络的风电功率短期预测系统，以改善风电场的功率预测准确性和可靠性。
通过分析历史风速、风向和功率数据，训练人工神经网络模型，并通过该模型对未来一段时间内的风电功率进行预测。
实验结果表明，基于人工神经网络的预测系统在准确性和可靠性方面明显优于传统的统计方法，可以有效提高风力发电系统的运行效率。
1. 引言风力发电作为一种可再生能源，具有环保、可持续和高效利用等特点，近年来在全球得到了广泛的应用和发展。
然而，由于风力资源的不稳定性和变动性，风电场的功率预测一直是一个具有挑战性的问题。
准确预测风电功率可以优化风电场的运行、调度和调速，提高风成电量，降低系统运营成本。
2. 风电功率预测方法的研究现状目前，风电功率预测方法主要包括统计方法和基于机器学习的方法。
统计方法通过分析历史数据的统计规律来进行预测，例如时间序列方法和回归分析。
然而，统计方法忽略了数据之间的非线性关系，对于复杂的风电场环境并不适用。
基于机器学习的方法，如人工神经网络、支持向量机和遗传算法，可以自动学习数据之间的非线性关系，因此在风电功率预测中具有更好的性能。
3. 基于人工神经网络的风电功率预测模型本研究采用人工神经网络模型来建立风电功率预测系统。
首先，收集历史风速、风向和功率数据，并进行数据预处理，包括数据清洗、归一化和特征提取。
然后，将处理后的数据用于训练人工神经网络模型，选取适当的网络结构和学习算法，并通过交叉验证来优化模型参数。
最后，使用训练好的网络模型对未来一段时间内的风电功率进行预测。
4. 实验设计与结果分析为了验证基于人工神经网络的风电功率预测系统的性能，进行了一系列的实验。
实验使用了真实的风电场数据，并将结果与传统的统计方法进行了比较。
基于G_W_O_-BP-C_N_N_-ec的风电功率短期预测模型
基于GWO-BP-CNN-ec的风电功率短期预测模型*Short-term prediction model of wind power based on GWO-BP-CNN-ec张瀚超1，邢丽萍1，王建辉2（1.国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司，江苏 徐州 221000；2.大连理工大学运载工程与力学学部工程力学系工业装备结构分析国家重点实验室，大连 116024 ）摘 要：在大型电网和小型微电网中，风电功率短期预测对电力系统的调度运行有着重要意义。
为了提高短期风电功率预测精度，文章提出一种卷积神经网络(CNN)与灰狼优化算法(GWO)结合的短期风电预测模型。
首先，通过数据的离散化，将二维风速转换成三维风速，变为符合CNN模型的输入量，再结合GWO对CNN模型的参数进行优化，最后通过BP对整个网络进行微调后引入预测偏差二次修正，最后建立了基于GWO-BP-CNN-ec的风电功率预测组合模型。
通过实验结果与目前已投入运行的风电预测系统对比，该方法具有更高的预测精度。
关键词：风电功率短期预测；卷积神经网络；灰狼优化；偏差修正0 引言风力发电随着成熟的技术及丰富的资源发展愈发迅速。
因其高利用率及就地可取的便捷性逐渐成为国内主要发电方式之一。
因大规模风电并网影响电力系统稳定性的问题日益凸显，加之风的不确定性、间歇性导致风电机组无法全方位捕捉风能，所以风电功率预测的精准及迅速性对短期功率预测起到极其重要的作用。
短期功率预测技术可以预测短时间内的发电量，预测值间隔可以控制在分钟或小时级时间范围内。
因为风的短期突增或间歇为极大程度上影响发电量，对电网有一定影响，所以短期风电功率预测对于风电并网来说非常重要。
本文提出了一种风电短期功率预测的深层神经网络组合模型的算法。
通过对采集西北某风电场的历史观测数据、数值天气预报（Numerical Weather Prediction，NWP）数据进行建模、分析。
基于 BP神经网络算法的风电功率预测
基于 BP神经网络算法的风电功率预测王强;汪姚;胡红飒;朱家明【期刊名称】《科技和产业》【年(卷),期】2014(14)4【摘要】Aimed at the wind power forecasting ,the wind power forecasting model is established based on the training simulation of the neural net-work via means of the BP neural network algorithm ,MAE ,etc. Through such a model and using Matlab and Excell,we get the wind power fore-casting trend at the intervals of 5minutes and 15minutes of the following 7 days and the result that the forecasting error of the sample data at the interval of 5minutes is 6.349% lower than that of 15minutes .%针对风电功率的预测，从神经网络的训练仿真入手，综合运用BP神经网络、平均绝对误差MAE等多种方法，建立风电功率预测模型，运用M atlab和Excel软件编程，得到了后续7天中时隔5min和15min的风电功率预测趋势和时隔5min样本数据的预测误差水平相对于15min来说降低了6.349％等结果。
【总页数】4页(P143-146)【作者】王强;汪姚;胡红飒;朱家明【作者单位】安徽财经大学金融学院，安徽蚌埠233030;安徽财经大学会计学院，安徽蚌埠 233030;安徽财经大学国际经济贸易学院，安徽蚌埠 233030;安徽财经大学统计与应用数学学院，安徽蚌埠 233030【正文语种】中文【中图分类】TK81【相关文献】1.基于遗传算法优化BP神经网络的风电功率预测 [J], 王德民2.基于蜂群算法改进的BP神经网络风电功率预测 [J], 何廷一;田鑫萃;李胜男;吴水军;陈勇;束洪春;马聪3.基于遗传算法改进BP神经网络的风电功率预测研究 [J], 王冰冰; 赵天乐4.基于自适应变异蝙蝠优化BP神经网络的短期风电功率预测 [J], 徐鹏超;李琰;赵艳雷5.基于遗传算法优化BP神经网络模型的风电功率预测 [J], 张启龙;王立威因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于遗传算法改进BP神经网络的短期风电功率预测研究
课外学术科技作品竞赛及创业设计大赛
作品名称：基于遗传算法改进 BP 神经网络的短期风电功 率预测研究
作品类别：社会科学类 项目成员：刘知发 陈 军 母桑妮 向亚军 唐艳利 联系电话：15196009869
完成时间： 2012 年 3 月 20 日
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基于遗传算法改进 BP 神经网络的短期风电功率预测研究 摘要
Key Words: prediction of wind power; random time series; BP nerves network; error analysis; genetic algorithm
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目录
摘 要..................................................................................................................................................................1 ABSTRACT.......................................................................................................................................................2 目 录................................................................................................................................................................3 第 1 章 引 言............................................................................................................................................... 5
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据纵向对 比法 、 绝对均值法ｆ ７ 】 等。 将异常数据看作预测数 据处理的人工智能算法ｆ ８ Ｊ 】 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２ ０ １ ３ 一 Ｏ １ — ２ ８
作者简介
所
丽（ １ ９ ８ ６ 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。
２ ０ １ ３ ． ０ ４Ｂ
总第 ２ ６ Ｏ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 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ 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 ． Ｏ １ 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 ． ０ １ 的水平上相关显著 。
１ 风 电场 预测 历 史数据 的分 析
在电力系统实际运行时 ，数据采集系统中的量测、 记
录、 转换、 传输过程的任意环节都可能引起故障而导致观测
在风机 的出力计算公式 中，功率 Ｐ与风速 的三次 方成正比， 说明风速大小决定功率输 出的多少 。
功率与风速归一化 曲线见 图 １ 。
调度部 门提供 了很好的依据 ， 同时也为提 高电网中风电装机 比例提供 了一种有效的途径。
关键词 风 电场短期功率预测
中图分类号 Ｓ １ ６ １ ． ７
数据处理 回归分析
Ｂ Ｐ神经网络
文献标志码 Ａ
ｄ ｏ ｉ ： ｌ ０ ． ３ ９ ６ ９ ￣ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ３ — ８ ８ ７ Ｘ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ４ ． ０ ０ １
近年来 ， 由于风能的安全、 清洁、 充裕和无限的特点… ， 已 成为世界上最有开发利用前景的一种可再生能源。预计 到 ２ ０ ２ ０ 年， 全球风力发电将占到发电总量的 １ ２ ％。然而 ， 风力
常值 。 如果这些异常数据得不到有效的校正 ， 它们将以伪信
息、 伪变化规律的方式提供给负荷预测作为参考 ， 必然误导
负荷预测模型的建立 ， 影响预测结果的精确度及可靠性【 ４ ］ 。 负荷预测 中， 异常数据的产生是 随机 的 ， 根据产生 的
原因不 同可分为坏数据和畸变数据 ２ 类； 根据处理的方法 可分为空缺数据和失真数据 ２ 类。 空缺数据的处理有加权
发电的间歇Ｉ 生 和随机ｆ 生 却给电网带来了很大的影响， 因此提
文章编号 ： １ ６ ７ ３ － ８ ８ ７ Ｘ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ４ — ０ ０ ０ ４ － ０ ３
基于 Ｂ Ｐ神经 网络的风 电场短期功率预测
所 丽 ， 唐 巍
（ 中国农业大学 ， 北京 １ ０ ０ ０ ８ ３ ）
摘 要 风力发 电具有绿 色环保 、 资源丰富和容 易开发等优势， 但其间歇性和随机性的缺点对 电力系统的安全、 稳定运行 ， 以及 电能质量产生的影响却 限制了风 电的发展 ， 而风 电场功率短 期预测是解决该问题的有效途径之一。负荷预测的精度与历史数据的准确性直接相关， 提出 将历史数据的处理分为失真数据查找和空缺数据补全 两部分来处理的思想 ， 并将 负荷预测 中 的回归分析应用到数据处理 中， 提 高了历史数据的准确性。在建立 Ｂ Ｐ神经 网络模型时， 利用 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ中的相 关性分析和经验公式 ， 确定输入层神 经元和隐层神经元的范围， 经多次试验后 确 定Ｂ Ｐ神经网络模型 ， 并对某风电场的短期功率进行预测。 结果表 明， 该方法精度较 高， 为电力
值生成法 等 ； 失真数据 的处理有数据 的横 向对 比法 、 数
史数据预测 ２ 种。 国内用于风电场预测数值的气象预报系统 并不完善 ， 所以本文基于历史数据对功率进行预测。神经网
络具有 自组织、 自学习和自适应的能力『 ３ １ ， 对非线性映射问题 具有很好的处理能力 ， 适合风电场功率的预测问题。文中将 异常数据的处理分为失真数据的查找和空缺数据的补全。
数据的反常态势 ， 以致与大多数观测值不一致 ； 当数据采集 系统正常， 由于特殊事件引起负荷的异常变化 ， 也会导致观
测数据的违背常规。所有这些非正常的观测数据统称为异
图１ 为对应的风速和功率归一化后的曲线图。 从图 １ 可以看出 ， 功率 随着风速的变化而变化 ， 风速 曲线与功率
曲线具有相同的变化趋势 。经计算 ， 风速与功率之间的相
风速 归一值 ； … 一功率 归一值 图 １ 功 率与风速归一化 曲线
关系数为 ０ ． ９ ９ ４ ＞０ ． ８ ， 说 明风速与功率之间具有 高度相关 性 ，风速与功率之 间的距离用加权二范数表示为 ０ ． ２ ９ ， 说 明风速 曲线 与功率曲线的相似度很高 。综上所述 ， 风速与 功率满足 自变量与因变量的关系 ， 所 以可以利用风速对功 率的异常数据进行处理 ， 同理也可以利用功率对风速 的异 常数据进行处理。 首先利用功率和风速的历史数据建立风
高风电场短期功率预测的精度， 不仅可以减少风电场的维护
费用， 减少 电网的运行成本， 而且可以提高风电场的运行效
益和电网的安全 陛【 ２ 】 。根据预测系统输人数据的不 同， 可以 把风电场功率的预测分为基于数值天气预报预测和基于历
平均法 、 趋势 比例法 、 非邻均值生成法和递推式非邻 均
２ 基于 Ｂ Ｐ 神经 网络风电场短期功率预报
２ ． １ 神经网络输入层、 输出层特征量的确定
神经网络在负荷预测中的应用十分广泛， 但对于神经网 络的输人元素的选取一直没有很好的标准 。 风电场各点的功
时间
一 一
ｈ
率和与之对应的风速具有高度的相关 陛， 且由于曲线的连续
性，各点的功率值必然与之前的功率和风速具有一定 的关