基于神经网络的相空间重构短期风速发电功率在线预测.pdf

【基于神经网络的相空间重构短期风速发电功率在线预测】 在风电领域，短期风速的预测至关重要，因为它直接影响到风电并网的稳定性、电网安全和调度策略。由于风速受多种因素（如温度、气压、地形、海拔、纬度等）影响，其时间序列呈现出混沌特性，具有高度的随机性。传统的风速预测方法通常将其视为单变量时间序列进行处理。然而，本研究提出了一种创新的预测方法，即利用神经网络结合相空间重构技术，以提高短期风速预测的精度。 **相空间重构预测方法** 是基于Takens定理，该定理指出，单个时间序列中的演变是由其他相互作用的分量决定的。通过确定最佳嵌入维数m和延迟时间τ，可以将混沌时间序列重构为一个相空间，从而恢复原始动力系统的特性。在实际操作中，首先将初始数据采样，然后通过延迟坐标重构形成坐标向量，这些向量构成了新的样本空间。在这个空间中，可以无歧义地恢复原始系统的吸引子特征。神经网络随后在这个重构的相空间中进行训练，以进行预测。 **基于神经网络的预测** 是模仿人脑功能的计算模型，具备强大的非线性映射能力，尤其适合处理数据模糊、噪声或模式特征不明确的情况。本研究采用了多层前馈神经网络，其输入输出结构如图2所示，用于建立风速模型和进行短期预测。 **预测性能的评价指标** 包括观测值si与绝对误差ei，通常会使用多种指标来评估预测的准确性和效率，如均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和指数平滑衰减绝对误差(ESAAE)等。 **数据来源与应用** 本研究选取了重庆武隆兴顺风电场的2872组连续风速数据，每10分钟采样一次，目标是预测接下来几小时的风速。通过相空间重构和神经网络，实证表明这种方法能有效提升短期风速预测的精度，这对于优化风电场的运行管理和电网调度具有重要意义。 本文提出的基于神经网络的相空间重构技术为短期风速预测提供了一种新途径，这种方法通过捕捉混沌时间序列的内在复杂性，提高了预测的准确性。未来的研究可能进一步探索不同神经网络架构对预测性能的影响，以及如何优化参数选择以适应不同风电场的特定条件。