风速预测：小波分解与RLS法的年度风电场功率综合预测

本文主要探讨了预测风速值在全景图像拼接技术中的重要性，特别是在风电领域的应用。预测风速对于风能的有效利用至关重要，特别是风电场的年度输出功率预测。研究者采用了人工智能技术，特别是人工神经网络（ANN）来提高预测精度。 文章首先强调了在风电功率预测系统中，有效风速、风向、气压、温度、湿度、风能密度和风电场损耗等因素的量化处理，这些因素被用于神经网络模型中，以优化学习效率和预测性能。输入层接收这些量化后的变量，如有效风速、温度、风向等，而隐藏层则负责处理和学习这些输入，最终输出层提供预测的风电场输出功率。 一种关键技术是风电场风速预测模型WT-RLS模型，该模型结合了小波分解与递推最小二乘法，这是一种有效的处理非线性和非平稳时间序列数据的方法。通过对历史风速数据进行小波分解，可以将其分解到不同频率带，然后针对每个频带构建不同的递归最小二乘模型进行预测。最后，将高频和低频带的预测结果综合，得出年度风速预测值。 通过模拟实验，文中指出这种方法能够有效地提高预测精度，平均绝对百分比误差（MAPE）仅为12.25%，这表明模型具有较高的预测准确性。年度风速预测值的准确度直接影响风电场输出功率的预估，而考虑到风力发电机组的功率特性、效率、设备运行状况以及环境干扰，可以进一步细化为风电场的实际输出功率预测。 总结来说，本文综述了当前全景图像拼接技术在风电场风速预测中的应用，特别是如何通过数据分析、神经网络模型和混合建模方法来提高预测精度，为风能的高效利用提供了科学依据和技术支持。