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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電功率短期預(yù)測系統(tǒng)

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74 范高鋒等：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電功率短期預(yù)測系統(tǒng) Vol. 32 No.22

風(fēng)向、氣壓、氣溫等天氣數(shù)據(jù)。然后根據(jù)風(fēng)電場周圍等高線、粗糙度、障礙物、溫度分層等信息，采用類似與WAsP程序的計(jì)算方法，計(jì)算得到風(fēng)電機(jī)組輪轂高度的風(fēng)速、風(fēng)向、氣溫、氣壓等信息。然后根據(jù)風(fēng)電場的功率曲線計(jì)算得到風(fēng)電場的輸出功率。因?yàn)樵诓煌娘L(fēng)向下，不同的溫度條件下，即使風(fēng)速相同，風(fēng)電場輸出功率也不相等，因此，風(fēng)電場功率曲線是一族曲線。對整個(gè)區(qū)域的風(fēng)電功率預(yù)測，預(yù)測的方法有2種：1）對所有的風(fēng)電場輸出功率進(jìn)行預(yù)測，然后求和得到；2）只對幾個(gè)風(fēng)電場進(jìn)行預(yù)測，然后用一種擴(kuò)展算法得到整個(gè)區(qū)域的風(fēng)電場輸出功率。 1.3 統(tǒng)計(jì)方法

統(tǒng)計(jì)方法不考慮風(fēng)速變化的物理過程，而根據(jù)歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)找出天氣狀況與風(fēng)電場出力的關(guān)系，然后根據(jù)實(shí)測數(shù)據(jù)和數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)對風(fēng)電場輸出功率進(jìn)行預(yù)測，常用的預(yù)測方法有時(shí)間序列法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法(BP neural networks)[20]、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF neural networks)和支持向量機(jī)(support vector machines，SVM)[7]等。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及預(yù)測系統(tǒng)

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指基于誤差反向傳播算法的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用有導(dǎo)師的訓(xùn)練方式[21]。它能夠以任意精度逼近任何非線性映射；可以學(xué)習(xí)和自適應(yīng)未知信息；具有分布式信息存儲與處理結(jié)構(gòu)，具有一定的容錯性，因此構(gòu)造出來的系統(tǒng)具有較好的魯棒性，適合處理復(fù)雜問題。 2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法如圖3所示。首先初始

圖3 BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)流程

Fig. 3 Flow chart of BP network learning

化網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和權(quán)值，然后根據(jù)輸入樣本前向計(jì)算

BP網(wǎng)絡(luò)每層神經(jīng)元的輸入信號和輸出信號，根據(jù)期 望輸出計(jì)算反向誤差，對權(quán)值進(jìn)行修正，如果誤差小于給定值或迭代次數(shù)超過設(shè)定值，，則結(jié)束學(xué)習(xí)。2.3 用于風(fēng)電功率預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

風(fēng)電場輸出功率的影響因素主要有風(fēng)速、風(fēng)向、氣溫、氣壓、濕度等，因此這些數(shù)據(jù)構(gòu)成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本輸入數(shù)據(jù)空間，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出是 風(fēng)電場的功率。

為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效率，提高預(yù)測精度，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理：

1）風(fēng)速歸一化。采用多年統(tǒng)計(jì)的極限風(fēng)速對風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化為

vvg=

tv (1)

max

式中：vg為歸一化后的風(fēng)速值；vt為數(shù)值天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)預(yù)測的風(fēng)速值；vmax為氣象觀測的歷史最大風(fēng)速。

2）風(fēng)向歸一化。風(fēng)向指風(fēng)的方向，是把圓周分成360°，正北方向是0°。為了區(qū)分所有的風(fēng)向，需要取風(fēng)向的正弦和余弦2個(gè)值作為輸入。

3）氣溫、氣壓、濕度的歸一化采用和風(fēng)速歸一化類似的方法，取氣象觀測的最大值進(jìn)行歸一化。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)如圖4所示。

風(fēng)向余弦

氣溫氣壓濕度

圖4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

Fig. 4 Structure of BP neural networks

2.4 預(yù)測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

目前電網(wǎng)對風(fēng)電功率預(yù)測的基本要求是當(dāng)天預(yù)測次日的風(fēng)電場輸出功率，時(shí)間分辨率為15 min。要求不但能夠預(yù)測單個(gè)風(fēng)電場的輸出功率，而且能夠預(yù)測整個(gè)區(qū)域的風(fēng)電場輸出功率。風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng)要與EMS系統(tǒng)有很好的接口。同時(shí)，風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng)需要在調(diào)度系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)中運(yùn)行，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和安全防護(hù)方案要滿足二次系統(tǒng)安全防護(hù)規(guī)定的要求。

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