在线序列-极限学习机在风电功率预测中的应用

本文主要探讨了基于在线序列-极限学习机（OS-ELM）的风速修正和短期风电功率预测技术，旨在解决风电功率预测模型随时间推移预测精度下降的问题。OS-ELM是一种高效的机器学习算法，它能够通过固化历史数据到隐含层输出矩阵来构建预测模型，并且在模型更新时只需要处理新产生的数据，从而减少了计算资源的需求。 1. 在线序列-极限学习机（OS-ELM）简介 OS-ELM是极限学习机（ELM）的一种扩展，ELM是一种单隐藏层前馈神经网络，其优点在于快速训练和高精度。在OS-ELM中，网络权重和隐含层节点的激活函数是随机初始化的，这使得模型能够快速适应新的输入数据，从而实现在线更新。 2. 风速修正 文章提出使用ELM算法对数值天气预报（NWP）的预测风速进行修正。NWP虽然提供了基础的风速预测，但可能存在误差，通过ELM算法可以校正这些误差，提高风速预测的准确性。 3. 风电功率预测模型 基于OS-ELM的风电功率预测模型考虑了风电场的历史数据，通过将这些数据固化到模型中，增强了模型对风速变化的响应能力。此外，模型还引入了风电功率的置信区间，对预测功率进行二次修正，进一步提高了预测精度。 4. 数据预处理与模型优化 风电功率预测通常需要对原始数据进行预处理，包括使用小波分析、经验模态分解、混沌时间序列分析和聚类分析等方法。同时，优化算法如粒子群优化和遗传算法被用来寻找最佳模型参数。 5. 气象因素的影响 尽管风速对风电功率影响显著，但其他气象要素如温度、湿度等也可能影响风电机组的性能。在研究中，这些因素往往被忽视，而本文的模型考虑了更全面的输入变量。 6. 预测模型的适应性 传统的神经网络模型可能会因样本固定而导致预测准确性下降。OS-ELM通过持续更新样本数据，保持模型对外部环境变化的适应性，从而改善预测效果。 7. 实验结果与分析 实验结果显示，采用OS-ELM算法更新的风电功率预测模型不仅提升了模型的适用性，而且显著提高了预测精度。结合风电功率置信区间的功率修正模型，预测精度得到了进一步提升。 本文提出的基于OS-ELM的风速修正和风电功率预测策略，对于提高风电功率预测的准确性和实时性具有重要意义，有利于风电并网的稳定性和电力系统的安全管理。未来的研究可以进一步探讨如何结合多种预测模型和数据源，以提高预测的鲁棒性和可靠性。