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風(fēng)速多步預(yù)測模型 添彩新能源功率

2016-09-28 16:47:37 來源:新能源門

由能見與新能源門共同舉辦的第一期“新能源功率預(yù)測技術(shù)沙龍”已于9月22日圓滿落下帷幕。在本次的技術(shù)沙龍活動中,不僅有東潤環(huán)能、國能日新、清軟創(chuàng)新等主流功率預(yù)測廠商的齊聚,還有來自投資界,研究界的多位專業(yè)人士出席,共同就新能源功率預(yù)測技術(shù)展開熱烈的討論與分享。來自北京東潤環(huán)能科技股份有限公司的美女算法技術(shù)經(jīng)理朱格利為大家分享了“風(fēng)速多步預(yù)測模型”的相關(guān)知識和經(jīng)驗。具體內(nèi)容包括:風(fēng)速多步預(yù)測模型的算法介紹、風(fēng)速多步預(yù)測模型的建立、風(fēng)速多步預(yù)測模型的適用性分析以及風(fēng)速多步預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果分析等。下面就讓我們跟隨美女技術(shù)經(jīng)理的腳步,一起走進“風(fēng)速多步預(yù)測模型”。

一、風(fēng)速多步預(yù)測模型算法簡介

風(fēng)速多步預(yù)測模型(CS-FS-WRF-E model)是基于WRF模擬結(jié)果集合(WRF Ensemble,簡稱WRF-E )、一種新型模糊系統(tǒng)(Fuzzy System,簡稱FS)以及布谷鳥搜索算法(Cuckoo Search algorithm,簡稱CS)構(gòu)成的組合預(yù)測模型。

WRF集合(WRF-E)是一種完全可壓非靜力模式,采用Arakawa C網(wǎng)格,集數(shù)值天氣預(yù)報、大氣模擬及數(shù)據(jù)同化于一體,能夠更好的改善對中尺度天氣的模擬和預(yù)報。

模糊系統(tǒng)(Fuzzy System,F(xiàn)S)是基于多元線性回歸的概念提出的,用以計算每個子集的模糊隸屬度,選取隸屬度大的子集成員構(gòu)成終的風(fēng)速預(yù)測結(jié)果。在預(yù)測階段沒有觀察數(shù)據(jù)時,此種方法可以用來評估集合方法中每個子集的有效性。用來評估每組WRF模擬值的有效性。

布谷鳥搜索算法(Cuckoo Search algorithm,CS)是一種人工智能算法,靈感來自于布谷鳥種群特殊的生活方式,該算法具有以下特點:第一,具有很快的收斂速度,終止迭代次數(shù)明顯少于遺傳算法和粒子群算法,計算效率是遺傳算法和粒子群算法的四倍以上;第二,計算過程中能夠及時釋放計算機內(nèi)存,內(nèi)存占有量少。因此布谷鳥算法優(yōu)于遺傳算法和粒子群算法。通過布谷鳥搜索算法訓(xùn)練得出FS輸出的不同風(fēng)速序列的佳權(quán)重,從而得到終的預(yù)測風(fēng)速結(jié)果。

二、風(fēng)速多步預(yù)測模型的建立

風(fēng)速多步預(yù)測模型(CS-FS-WRF-E)算法的輸入值為WRF模擬值以及測風(fēng)塔的歷史風(fēng)速數(shù)據(jù),輸出值為預(yù)測風(fēng)速數(shù)據(jù)。具體實現(xiàn)分為三步:第一步,WRF模式的M組風(fēng)速序列通過FS系統(tǒng)篩選組合得到m組新的風(fēng)速序列(m最優(yōu)序列;第二步,測風(fēng)塔的歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)和第一步得到的m組新的氣象數(shù)據(jù)通過cs算法訓(xùn)練得到優(yōu)權(quán)重w;第三步,利用fs系統(tǒng)將wrf的m組預(yù)測風(fēng)速序列初步處理得到m組新的風(fēng)速序列,結(jié)合第二部得到的優(yōu)權(quán)重w,加權(quán)得到終的風(fēng)速預(yù)測序列。其中第一、二步針對的是歷史數(shù)據(jù),第三步是對預(yù)測氣象的處理。< p=""> 最優(yōu)序列;第二步,測風(fēng)塔的歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)和第一步得到的m組新的氣象數(shù)據(jù)通過cs算法訓(xùn)練得到優(yōu)權(quán)重w;第三步,利用fs系統(tǒng)將wrf的m組預(yù)測風(fēng)速序列初步處理得到m組新的風(fēng)速序列,結(jié)合第二部得到的優(yōu)權(quán)重w,加權(quán)得到終的風(fēng)速預(yù)測序列。其中第一、二步針對的是歷史數(shù)據(jù),第三步是對預(yù)測氣象的處理。<>

三、預(yù)測模型的適用性分析

風(fēng)速多步預(yù)測模型(CS-FS-WRF-E)算法可廣泛應(yīng)用于不同地區(qū)的眾多風(fēng)電場。風(fēng)速多步預(yù)測模型(CS-FS-WRF-E)算法在提出之時,所用的數(shù)據(jù)為山東省某風(fēng)電場站點數(shù)據(jù),為了進一步驗證模型的適用性,東潤環(huán)能選取了下墊面和氣候條件均與之不同的寧夏地區(qū)某風(fēng)電場進行驗證,結(jié)果顯示,風(fēng)速多步預(yù)測模型仍具有很好的預(yù)報能力。

山東省某風(fēng)電場站點數(shù)據(jù)

寧夏地區(qū)某風(fēng)電場站點數(shù)據(jù)

四、風(fēng)速多步預(yù)測模型預(yù)測結(jié)果分析

以4類氣象源NWP(包括NWP1、NWP2、NWP3和NWP4)替代WRF模式結(jié)果,則CS-FS-WRF-E預(yù)測變?yōu)?CS-FS-NWP-E。

經(jīng)過實際測試,結(jié)果表明4種氣象源選擇2種或者3種的多步預(yù)測算法效果好;綜合來看,氣象源質(zhì)量差異不是很大的情況下,氣象源越多,風(fēng)速多步預(yù)測方法結(jié)果越好。這種通過多次篩選組合的算法,保證了預(yù)測結(jié)果的穩(wěn)定性,同時能很好的解決單一氣象源的預(yù)測不穩(wěn)定性帶來的困難。

算法預(yù)測新能源未來,優(yōu)秀敏捷算法在大數(shù)據(jù)應(yīng)用時代必定將煥發(fā)其數(shù)據(jù)價值!

責(zé)任編輯:林子
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