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基于风速融合和NARX神经网络的短期风电功率预测

汇报人：

2024-01-22

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目录

引言

风速融合技术

NARX神经网络模型

基于风速融合和NARX神经网络的短期风电功率预测模型

实验结果与分析

结论与展望

引言

01

01

目前，国内外学者已经提出了多种风电功率预测方法，包括物理方法、统计方法和人工智能方法等。

02

物理方法基于数值天气预报数据，通过建立风电场和风机的物理模型进行预测，但精度受限于模型的准确性和输入数据的质量。

03

统计方法利用历史风电功率数据和气象数据，通过建立统计模型进行预测，但难以处理非线性关系和复杂的气象因素。

04

人工智能方法，如神经网络、支持向量机等，具有较强的非线性拟合能力，在风电功率预测中得到了广泛应用。

研究目的

本文旨在提出一种基于风速融合和NARX神经网络的短期风电功率预测方法，以提高预测精度和稳定性。

研究内容

首先，对原始风速数据进行预处理和特征提取；其次，利用风速融合技术对不同高度的风速数据进行融合；然后，构建NARX神经网络模型进行风电功率预测；最后，通过实例分析验证所提方法的有效性和优越性。

风速融合技术

02

利用不同高度、不同位置的风速观测数据，通过特定的算法进行数据融合，以获取更全面、准确的风速信息。

风速融合原理

包括加权平均法、卡尔曼滤波法、神经网络法等。其中，加权平均法简单易行，但精度较低；卡尔曼滤波法适用于线性系统，对于非线性系统则需要采用扩展卡尔曼滤波等方法；神经网络法具有较强的非线性映射能力，可以处理复杂的非线性关系。

风速融合方法

风速数据来源

主要包括气象观测站、风电场测风塔、激光雷达等。其中，气象观测站提供的数据较为准确，但空间分辨率较低；风电场测风塔可以提供风电场内部的风速数据，但数量有限；激光雷达则可以实现高空间分辨率的风速观测。

数据处理

对于获取的风速数据，需要进行预处理，包括数据清洗、异常值处理、缺失值填补等。此外，还需要进行特征提取和选择，以提取与风电功率预测相关的特征。

NARX神经网络模型

03

1

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3

NARX神经网络是一种非线性自回归模型，通过引入历史输入和输出数据来预测未来输出。

非线性自回归模型

NARX神经网络具有反馈机制，能够将输出数据反馈回网络，用于调整网络权重，提高预测精度。

反馈机制

NARX神经网络具有较强的学习能力，能够通过训练学习输入与输出之间的复杂非线性关系。

学习能力

预测精度

采用交叉验证等方法，评估模型在不同数据集上的泛化能力。

泛化能力

稳定性

计算效率

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03

分析模型的计算复杂度和运行时间，评估模型的计算效率。

通过比较预测值与真实值的误差，评估模型的预测精度。

观察模型在不同时间段的预测表现，评估模型的稳定性。

基于风速融合和NARX神经网络的短期风电功率预测模型

04

风速融合

利用不同高度的风速观测数据，通过数据融合技术得到更准确的风速估计值。

NARX神经网络

构建基于NARX（NonlinearAutoregressivewithExogenousInputs）神经网络的预测模型，该模型能够处理非线性关系和时间序列数据。

预测流程

将融合后的风速数据作为输入，经过NARX神经网络处理后，输出短期风电功率预测值。

输入变量

选择融合后的风速数据、风向、温度、气压等气象因素作为输入变量。

输出变量

选择风电场短期内的风电功率作为输出变量。

数据处理

对输入变量进行归一化处理，消除量纲影响；对输出变量进行反归一化，得到实际风电功率预测值。

A

B

C

D

实验结果与分析

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VS

将数据集划分为训练集、验证集和测试集，其中训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数，测试集用于评估模型性能。

对比方法

采用持续法、自回归滑动平均模型（ARIMA）、支持向量机（SVM）和深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）作为对比方法。

实验设置

结论与展望

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02

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04

01

01

进一步优化风速融合算法，提高风速预测的精度和稳定性。

02

探索更先进的神经网络模型，如深度学习等，以进一步提高风电功率预测的精度。

03

考虑更多影响风电功率的因素，如风向、温度等，以完善预测模型。

04

在实际风电场中进行长期实验验证，以进一步评估所提方法的性能。

THANKS

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