基于PF-RBF神经网络的风电功率预测模型

"基于粒子滤波(PF)与径向基函数(RBF)神经网络的风电功率预测模型，通过PF算法处理历史风速数据，增强数据规律性，结合风向、温度进行归一化处理，作为RBF神经网络的输入，进行风电功率预测。" 在风力发电领域，准确预测风电功率对于电网稳定运行至关重要。本文提出的风电功率预测模型是基于粒子滤波(Particle Filter, PF)和径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络的结合。首先，由于风电场采集的风速数据具有随机性和波动性，通过PF算法对历史风速数据进行滤波处理，可以平滑数据，减少噪声影响，生成一系列更具有规律性的风速序列。这一过程提高了数据的可用性，为后续的预测分析提供了基础。 接下来，将处理后的风速数据与历史风向、温度数据一起，进行归一化处理，使得数据在同一尺度上，有利于神经网络的学习和优化。归一化公式如下： \[ D = D_{min} + \frac{D_{max} - D_{min}}{X_{max} - X_{min}} \cdot (X - X_{min}) \] 其中，\( D \)是归一化后的输出，\( X \)是模型的新输入数据，包含风速、风向、温度等，\( X_{max}, X_{min} \)分别是新输入数据的最大值和最小值，归一化处理后的输出最大值设为 \( D_{max}=1 \)，最小值设为 \( D_{min}=-1 \)。 然后，利用RBF神经网络构建预测模型。RBF网络因其快速收敛和良好的非线性拟合能力，常被用于复杂系统的预测。它通过各层之间的映射关系学习确定网络的参数权重，建立能够预测风电功率的模型。 经过训练，将归一化的风电功率测试数据输入到预测模型中，获取预测的功率值。由于输出是归一化的，需要进行反归一化处理，以便得到实际的风电功率预测值。反归一化公式如下： \[ X_y = X_{min} + \frac{X_{max} - X_{min}}{D_{max} - D_{min}} \cdot (D - D_{min}) \] 最后，通过预测分析，评估模型的性能。实验结果表明，使用PF-RBF神经网络预测模型，可以显著提高风电功率预测的精度，例如在120小时的连续预测中，平均绝对百分误差达到8.04%，均方根误差达到10.67%。 这个模型适用于短期风电功率预测，能有效提升预测准确率，对风电场的运营管理和电力调度具有重要的参考价值。