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基于人工神经网络的短期风功率预测研究

汇报人：

2024-01-14

目录

引言

短期风功率预测理论基础

基于人工神经网络的短期风功率预测模型构建

实验设计与结果分析

模型性能评估与改进策略探讨

结论与展望

CONTENTS

引言

能源危机与环境保护

01

随着全球能源危机和环境污染问题日益严重，风能作为一种清洁、可再生的能源，受到了广泛关注。提高风能利用率对于缓解能源压力、保护生态环境具有重要意义。

风力发电的挑战

02

风力发电具有波动性和不确定性，使得电网调度、电力市场交易等方面面临诸多挑战。因此，准确预测风功率对于提高风电并网运行的安全性和经济性至关重要。

预测技术的重要性

03

短期风功率预测技术能够为风电场运行管理、电力市场交易等提供决策支持，有助于降低风电并网对电力系统的影响，提高风电利用率。

目前，国内外学者已经提出了多种短期风功率预测方法，包括物理方法、统计方法和人工智能方法等。其中，人工神经网络因其强大的非线性拟合能力和自学习能力，在短期风功率预测领域得到了广泛应用。

国内外研究现状

随着深度学习技术的不断发展，基于深度神经网络的短期风功率预测方法逐渐成为研究热点。此外，组合预测方法、多尺度预测方法等也在不断完善和发展，为短期风功率预测提供了更多有效的手段。

发展趋势

研究内容

本研究旨在利用人工神经网络对短期风功率进行预测。首先，收集历史风功率数据并进行预处理；其次，构建合适的人工神经网络模型；最后，通过训练和优化模型参数，实现对未来短期风功率的准确预测。

研究目的

通过本研究，期望能够提出一种基于人工神经网络的短期风功率预测方法，提高预测精度和稳定性，为风电场运行管理、电力市场交易等提供有力支持。

研究方法

本研究将采用理论分析和实证研究相结合的方法。首先，对人工神经网络的基本原理和算法进行深入研究；其次，利用历史风功率数据构建训练集和测试集；最后，通过对比实验验证所提方法的有效性和优越性。

短期风功率预测理论基础

风能资源分布

风能资源的分布受到地理位置、地形、气候等多种因素的影响，呈现出明显的地域性和时间性差异。

风能资源评估

通过对风能资源的评估，可以了解某一地区的风能资源潜力和开发价值，为风电场规划和选址提供依据。

风能资源特性

风能资源具有波动性、间歇性和随机性等特点，这些特点对风电场的运行和风电功率的输出具有重要影响。

统计方法

通过对历史风电功率数据的统计分析，建立风电功率与时间、气象要素等之间的统计关系模型，实现对未来风电功率的预测。

物理方法

基于数值天气预报（NWP）模型，利用大气物理方程和边界条件，对风电场的风速、风向等气象要素进行预测，进而得到风功率的预测值。

混合方法

将物理方法和统计方法相结合，充分利用两者的优势，提高预测的精度和稳定性。

要点三

神经网络模型

神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型，具有强大的自学习和自适应能力，能够处理复杂的非线性问题。在短期风功率预测中，常用的神经网络模型包括BP神经网络、RBF神经网络、LSTM神经网络等。

要点一

要点二

输入特征选择

神经网络的输入特征对预测精度具有重要影响。在短期风功率预测中，通常选择历史风电功率数据、气象要素数据（如风速、风向、温度、气压等）作为神经网络的输入特征。

模型训练与优化

利用历史数据对神经网络模型进行训练，通过调整网络结构、学习率等参数优化模型的性能，提高预测的精度和稳定性。同时，为了避免过拟合现象，可以采用交叉验证、正则化等方法对模型进行进一步优化。

要点三

基于人工神经网络的短期风功率预测模型构建

采用风电场的历史风功率数据，包括风速、风向、温度、气压等气象数据，以及风电机组的运行数据。

对数据进行清洗、去噪、归一化等处理，以消除异常值和量纲影响，提高数据质量。

数据预处理

数据来源

特征提取

从原始数据中提取与风功率相关的特征，如风速、风向的变化率、湍流强度等。

特征选择

利用特征选择算法，如互信息法、主成分分析法等，筛选出对风功率预测影响较大的特征。

神经网络模型构建

采用多层感知器（MLP）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等神经网络模型进行风功率预测。

模型优化

通过调整神经网络的层数、神经元个数、激活函数等超参数，以及采用正则化、批归一化等技术，提高模型的预测精度和泛化能力。

实验设计与结果分析

选取持续法、自回归移动平均模型（ARMA）、支持向量机（SVM）等常用预测方法，与基于人工神经网络的预测方法进行对比实验。

对比方法

将数据集划分为训练集和测试集，分别用于模型的训练和测试。对于每种预测方法，采用相同的训练集和测试集进行实验，以保证结果的公正性和可比性。

实验设计

结果展示

通过实验，得到了各种预测方法在测试集上的预测结果，包括预测值、实际值以及各项评价