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[發(fā)明專(zhuān)利]風(fēng)電場(chǎng)短時(shí)風(fēng)速預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)有效

專(zhuān)利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201010585999.2 申請(qǐng)日: 2010-12-10
公開(kāi)(公告)號(hào): CN102542133A 公開(kāi)(公告)日: 2012-07-04
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 張巍;王偉民 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: 中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院
主分類(lèi)號(hào): G06F19/00 分類(lèi)號(hào): G06F19/00;G06N3/02
代理公司: 廣州華進(jìn)聯(lián)合專(zhuān)利商標(biāo)代理有限公司 44224 代理人: 吳平
地址: 518055 廣東省深圳*** 國(guó)省代碼: 廣東;44
權(quán)利要求書(shū): 查看更多 說(shuō)明書(shū): 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 電場(chǎng) 時(shí)風(fēng) 預(yù)測(cè) 方法 系統(tǒng)
【權(quán)利要求書(shū)】:

1.一種風(fēng)電場(chǎng)短時(shí)風(fēng)速預(yù)測(cè)方法,包括如下步驟:

步驟一、采集初始風(fēng)速數(shù)據(jù);

步驟二、采用多孔小波變換將所述初始風(fēng)速數(shù)據(jù)分解為初始低頻風(fēng)速數(shù)據(jù)和初始高頻風(fēng)速數(shù)據(jù);

步驟三、利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立高頻風(fēng)速預(yù)測(cè)模型,將所述初始高頻風(fēng)速數(shù)據(jù)輸入所述高頻風(fēng)速預(yù)測(cè)模型,計(jì)算得到預(yù)測(cè)高頻風(fēng)速數(shù)據(jù);

步驟四、利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立低頻風(fēng)速預(yù)測(cè)模型,將所述初始低頻風(fēng)速數(shù)據(jù)輸入所述低頻風(fēng)速預(yù)測(cè)模型,計(jì)算得到預(yù)測(cè)低頻風(fēng)速數(shù)據(jù);及

步驟五、采用多孔小波逆變換法將所述預(yù)測(cè)高頻風(fēng)速數(shù)據(jù)和所述預(yù)測(cè)低頻風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu),獲得風(fēng)速預(yù)測(cè)值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的風(fēng)電場(chǎng)短時(shí)風(fēng)速預(yù)測(cè)方法,其特征在于:所述步驟二中采用如下公式得到初始低頻風(fēng)速數(shù)據(jù)和初始高頻風(fēng)速數(shù)據(jù):

設(shè)初始風(fēng)速數(shù)據(jù)的風(fēng)速序列為X0={x1,xt,…xt-1},其中,xt是t時(shí)刻的風(fēng)速數(shù)據(jù);

則初始低頻風(fēng)速的風(fēng)速序列為X1=X0*H,且

初始高頻風(fēng)速的風(fēng)速序列為D=X0-X1

其中H為低頻濾波器。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的風(fēng)電場(chǎng)短時(shí)風(fēng)速預(yù)測(cè)方法,其特征在于:所述步驟三為:

(1)、將步驟二得到的初始高頻風(fēng)速的風(fēng)速序列D作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)通過(guò)隱含層節(jié)點(diǎn)作用于輸出層節(jié)點(diǎn),經(jīng)過(guò)如下非線(xiàn)形變換,產(chǎn)生輸出數(shù)據(jù)Yk

Oj=f(∑wi,jDi)-θi

Yk=f(∑Tj,kOj)-θk

其中,Oj為隱含層節(jié)點(diǎn)j處的輸出值;f(x)=1/(1+e-x);wi,j為連接輸入層節(jié)點(diǎn)i與隱含層節(jié)點(diǎn)j的權(quán)值,其初始值由系統(tǒng)隨機(jī)給定;θi為輸入層節(jié)點(diǎn)i處的閾值,其初始值由系統(tǒng)隨機(jī)給定;Yk為輸出層節(jié)點(diǎn)k處的輸出值;Tj,k為連接隱含層節(jié)點(diǎn)j與輸出層節(jié)點(diǎn)k處的權(quán)值,其初始值由系統(tǒng)隨機(jī)給定;θk為輸出層節(jié)點(diǎn)k處的閾值,其初始值由系統(tǒng)隨機(jī)給定;

(2)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值Yk與期望輸出值tk之間的偏差,通過(guò)調(diào)整權(quán)值wi,j、Tj,k以及閾值θi、θk,使誤差沿梯度方向下降;經(jīng)過(guò)反復(fù)學(xué)習(xí)訓(xùn)練,確定與最小誤差相對(duì)應(yīng)權(quán)值和閾值,訓(xùn)練即停止;

誤差的計(jì)算公式為:E=12Σk(Yk-tk)2;]]>

調(diào)整的權(quán)值wi,j計(jì)算公式為:wi,j(n+1)=ηδi,j+wi,j(n);

其中:η為學(xué)習(xí)因子,0<η<1;n為學(xué)習(xí)次數(shù);δi,j表示誤差對(duì)權(quán)值wi,j的負(fù)梯度;

權(quán)值Tj,k的計(jì)算公式為:

其中:η為學(xué)習(xí)因子,0<η<1;n為學(xué)習(xí)次數(shù);表示誤差對(duì)Tj,k的負(fù)梯度;

閾值θi的計(jì)算公式為:θi(n+1)=ηδii(n);

其中:η為學(xué)習(xí)因子,0<η<1;n為學(xué)習(xí)次數(shù);δi表示誤差對(duì)閾值θi的負(fù)梯度;

閾值θk的計(jì)算公式為:θk(n+1)=ηδkk(n);

其中:η為學(xué)習(xí)因子,0<η<1;n為學(xué)習(xí)次數(shù);δk表示誤差對(duì)閾值θk的負(fù)梯度;

(3)、將(2)中確定的權(quán)值和閾值作為預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的權(quán)值和閾值代入(1)中進(jìn)行計(jì)算,得到預(yù)測(cè)高頻風(fēng)速數(shù)據(jù)Df

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