發(fā)布時(shí)間：2017-08-04 16:26

  本文關(guān)鍵詞：基于云計(jì)算和智能算法的風(fēng)電功率預(yù)測方法研究

  更多相關(guān)文章： 風(fēng)電功率預(yù)測 云計(jì)算 Spark平臺(tái) 菌群優(yōu)化算法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【摘要】：隨著能源問題的進(jìn)一步嚴(yán)峻,我國能源結(jié)構(gòu)中可再生能源部分逐步增大。風(fēng)力發(fā)電作為一種清潔能源,將成為未來能源結(jié)構(gòu)的主體。當(dāng)前風(fēng)力發(fā)電設(shè)備與技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟,但是風(fēng)力發(fā)電的不穩(wěn)定性直接影響風(fēng)電并網(wǎng),也就造成了大量的風(fēng)電浪費(fèi)。因而高效的風(fēng)電功率預(yù)測能夠提高風(fēng)電的利用率。風(fēng)電功率預(yù)測比一般預(yù)測問題要更加復(fù)雜,影響風(fēng)力發(fā)電的因素有很多。為了能夠進(jìn)行有效的風(fēng)電預(yù)測輸入?yún)?shù)必須要比一般電力功率預(yù)測問題要多。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在風(fēng)電功率預(yù)測領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,但是由于它容易陷入局部最優(yōu),因而多采用智能優(yōu)化算法對其進(jìn)行改進(jìn)。粒子群算法,遺傳算法等算法雖然能解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入局部最優(yōu)的問題但是當(dāng)輸入?yún)?shù)維數(shù)增多時(shí),上述算法的性能很低,很難有效的進(jìn)行風(fēng)電功率預(yù)測,于是本文引入菌群優(yōu)化算法對傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行改進(jìn),以此來進(jìn)行風(fēng)電功率預(yù)測。并將該算法在Spark云平臺(tái)下實(shí)現(xiàn),提高整個(gè)算法的運(yùn)行相率。本文主要進(jìn)行以下幾個(gè)方面的工作。(1)分析了傳統(tǒng)風(fēng)電預(yù)測面臨的問題,并研究了不同預(yù)測方法的優(yōu)缺點(diǎn)。比較幾種智能算法的性能,根據(jù)風(fēng)電預(yù)測的特殊性選擇合適的智能算法對現(xiàn)有算法進(jìn)行針對性改進(jìn)。(2)研究分析了菌群優(yōu)化算法的原理其特點(diǎn),確定了其相對其他優(yōu)化算法對多維優(yōu)化問題具有更大優(yōu)勢。并將菌群優(yōu)化算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,給出一種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法—菌群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BCO-NN)。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值、閾值等相關(guān)參數(shù)定義成一個(gè)矢量,作為菌群優(yōu)化算法的細(xì)菌個(gè)體進(jìn)行優(yōu)化。并對該改進(jìn)算法進(jìn)行并行化設(shè)計(jì)。(3)提出了S-BCO-NN風(fēng)電預(yù)測算法,在每一個(gè)Spark節(jié)點(diǎn)通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練BCO-NN,并通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)集評價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能指標(biāo)傳遞至Spark主節(jié)點(diǎn),根據(jù)權(quán)值決策策略給各個(gè)節(jié)點(diǎn)賦予不同的權(quán)值,以獲得最終的預(yù)測結(jié)果。(4)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試與算例分析。選用內(nèi)蒙古某風(fēng)電場提供的真實(shí)數(shù)據(jù),在實(shí)驗(yàn)室搭建的9節(jié)點(diǎn)的云計(jì)算集群上對提出的算法進(jìn)行性能測試,并與現(xiàn)有的風(fēng)電預(yù)測方法進(jìn)行對比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出算法的風(fēng)電預(yù)測精度均優(yōu)于已有算法,可為風(fēng)電預(yù)測提供有效依據(jù),且具有較好的并行性能。
【關(guān)鍵詞】：風(fēng)電功率預(yù)測 云計(jì)算 Spark平臺(tái) 菌群優(yōu)化算法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM614;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 選題背景與意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.1 風(fēng)電預(yù)測算法研究現(xiàn)狀11
• 1.2.2 云計(jì)算研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 課題研究的主要內(nèi)容12-13
• 1.4 論文的組織安排13-14
• 第2章 相關(guān)技術(shù)14-24
• 2.1 云計(jì)算14-19
• 2.1.1 hadoop云平臺(tái)14-16
• 2.1.2 Spark云計(jì)算技術(shù)16-18
• 2.1.3 hadoop與Spark技術(shù)比較18-19
• 2.2 菌群優(yōu)化算法19-22
• 2.2.1 菌群優(yōu)化算法模型19-20
• 2.2.2 菌群優(yōu)化算法原理20-22
• 2.2.3 菌群優(yōu)化算法特點(diǎn)22
• 2.3 本章小結(jié)22-24
• 第3章 BCO-NN風(fēng)電預(yù)測算法設(shè)計(jì)24-31
• 3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)24-27
• 3.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理24-25
• 3.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的數(shù)學(xué)描述25-26
• 3.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足26-27
• 3.2 風(fēng)電功率預(yù)測特點(diǎn)27
• 3.3 BCO-NN算法設(shè)計(jì)27-30
• 3.3.1 算法設(shè)計(jì)思想27-28
• 3.3.2 人工細(xì)菌粒子設(shè)計(jì)28-29
• 3.3.3 BCO-NN算法具體實(shí)現(xiàn)29-30
• 3.4 本章小結(jié)30-31
• 4 基于Spark的S-BCO-NN算法設(shè)計(jì)31-37
• 4.1 BCO-NN算法并行化設(shè)計(jì)31
• 4.1.1 BCO-NN算法算法不足31
• 4.1.2 BCO-NN算法并行化設(shè)計(jì)思想31
• 4.2 S-BCO-NN算法設(shè)計(jì)31-35
• 4.2.1 Spark平臺(tái)并行化31-32
• 4.2.2 S-BCO-NN算法設(shè)計(jì)32-33
• 4.2.3 S-BCO-NN算法具體實(shí)現(xiàn)步驟33-34
• 4.2.4 算法性能分析34-35
• 4.3 本章小結(jié)35-37
• 第5章 Spark云計(jì)算平臺(tái)的搭建與配置37-45
• 5.1 Hadoop平臺(tái)說明37-38
• 5.2 全分布環(huán)境下Hadoop的安裝配置38-42
• 5.2.1 Hadoop安裝配置說明38
• 5.2.2 配置hosts文件38-39
• 5.2.3 安裝并配置JDK39
• 5.2.4 安裝并配置Hadoop平臺(tái)39-42
• 5.3 開發(fā)平臺(tái)搭建及配置42-44
• 5.3.1 下載并安裝Scala42
• 5.3.2 下載并安裝Spark42-44
• 5.4 本章小結(jié)44-45
• 第6章 實(shí)驗(yàn)測試與算例分析45-49
• 6.1 數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)45
• 6.2 評價(jià)指標(biāo)45-46
• 6.3 算例分析46-48
• 6.3.1 BCO-NN算法預(yù)測結(jié)果均方根誤差分析46-47
• 6.3.2 S-BCO-NN算法并行性能分析47-48
• 6.4 本章小結(jié)48-49
• 第7章 總結(jié)與展望49-51
• 7.1 本論文的主要工作49-50
• 7.2 對未來工作的展望50-51
• 參考文獻(xiàn)51-54
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果54-55
• 致謝55

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