粒子滤波与RBF神经网络的风电功率预测方法

本文主要探讨了一种结合粒子滤波（PF）与径向基函数（RBF）神经网络的新型风电功率预测方法。RBF神经网络是一种特殊的前馈神经网络结构，它具有输入层、隐藏层和输出层，这种设计能够克服传统的BP神经网络在收敛速度慢及存在局部最小值的问题。其结构包括多个输入节点接收风速、风向和温度等数据，每个输入层神经元对应一个实际输入值。 首先，文章利用粒子滤波算法对历史风速数据进行滤波处理，这一步骤旨在减少噪声干扰，提高数据的精确度。经过粒子滤波后的风速数据与其他气象参数（如风向和温度）结合起来，然后进行归一化处理，以便构建更为准确的风电功率预测模型。归一化确保了所有输入特征在相同的尺度上，有利于神经网络的学习和优化。 接下来，构建的PF-RBF神经网络模型结合了粒子滤波的鲁棒性和RBF神经网络的非线性拟合能力。RBF神经网络通过径向基函数映射输入到输出，形成一种全局逼近的函数，从而更好地捕捉风电功率与输入变量之间的复杂关系。通过训练这个模型，可以预测风电场的未来输出功率。 实验结果显示，采用这种方法进行风电功率预测，预测精度得到了显著提升。在连续120小时的功率预测中，平均绝对百分误差达到了8.04%，而均方根误差为10.67%，这些都是相较于传统方法的显著改进。这表明，PF-RBF神经网络模型在风电功率预测中展现出了良好的性能，特别是在处理不确定性较高的风能数据时。 总结来说，本文的关键知识点包括RBF神经网络的结构及其优势、粒子滤波在数据预处理中的应用、以及如何将两者结合用于提高风电功率预测的准确性。这项研究对于优化风能资源管理和电力系统调度具有实际价值。