基于先进神经网络模型的风电功率预测
摘要：在本文中，一种基于循环高阶神经网络的高级模型被开发用来对风电站的
功率输出情况进行预测。这种模型要优于简单进行不间断试验，也比其他一些相关文献里的传统方法要好。这种模型的构建能够通过运用一种新型算法进行自动最优化处理，这就代替了通常所采用的反复试验的方法。最后，文中提到了将这种开发中的模型在线应用于高级控制系统的最优化操作以及真正的独立风油混合动力系统的管理。
关键词：短期风电功率预测，循环神经网络，风柴混合动力系统。
一 引言
风能转化系统（WECS） 是以一种对发电尤其是对像岛屿或农村地区这样从
整体到孤立的电力系统深具吸引力的替代品。虽然WESC 的一体化对环境与经济大有裨益?2,4,14?，但是风力的不可控特性使得这些能源系统?7,13?的最优化管理变得异常困难。
在能源系统控制管理中对高效率的风能预测进行整合可以降低操作费用，改善服务质量?1,3,4,7,14?。
在这篇文章中，为风电的短期预测开发出了一种循环高阶神经网络模型。这种神经网络系统相较于保守方法的一个主要优点就是能够为衡量评估推导出快速学习算法，从而使它对在线应用来说是最合适的。
这一成熟的模型能够用来在数秒到数小时的时间范围内对风速或风电功率进行预测。不过，本文主要是关于对短期范围内独立能源系统的预测以及对WECS在接下来的两三个小时内功率输出情况以10分钟为一个时间步长进行的预测。
这篇文章框架结构如下：首先，现代科技已经具备对风电功率进行短期预测的能力。再者，通过希腊利姆诺斯岛上的风油混合动力系统数据，风电功率预测模型得以发展和鉴定。之后一种用来最优化构建预测模型的算法得以提出。这一算法将所有对模型发电能力具有决定性作用的参数进行了最优化。最后，文章介绍了该成熟模型在为利姆诺斯岛上的风油混合动力系统最优操作管理而设计的高级控制系统中的安装应用。
二 风电预测问题
在本文中，不同风电功率预测模型建的主要不同点在于：
（Ⅰ）时标。当用于风电涡轮机控制时，可以采用以秒为序列来进行风速预测?2,3,5?。再或者当目的是经济的急件和功率系统计划时，时标可以是分钟甚至小时为序列。这样的功能使 WECS 功率输出的预测?1,4,7,13,14?成为必要。
（Ⅱ）方法。在更小的时标内，根据观测值来推知预测值的时间序列方法?2?7?要被用到。在以小时或其他为序列的更高时标内，会应用基于气象信息的模型。这些模型一天数次产生预测，相对于时间序列模型?1?，需要更多参数和电脑时间。
因为本文主要讨论短期风电预测，时间序列法将会在后面有所提及。从十分有限的现存文献所得的这种方法的结果列在下面，以此表明风电的可预测性。对这种方法的评估是建立在与第三节中的传统试验方法对比的基础上的。 [2]中，在几种时标中采用卡尔曼滤波法来预测风速，这种对传统方法带有致敬色彩的以 1 min 为基准单位的改进方法以 4-10为序列，这个序列与标准均方根误差有关。当以 10 min 为基准单位时，结果就变得很小甚至可以忽略不计了。
[3]中，ARMA 模型可以使2-s 数据（范围可以达到20-s）的静态性改善5—12，可以使1-min（范围可达到10-min）数据的静态性改善9-14。可以发现，预测风能的多层反馈神经网络系统的运行结果的静态性与运用10-s 数据时的结果非常接近
?5?,与此同时，一步预测法能使1-min 数据的预测结果改善11，使10-min 数据的
预测结果改善8。应用径向基函数能够得到相近的预测结果?6?。
[7]中，应用了 ARMA 和双线性之类的多种方法来进行风电功率预测。对2小时范围内，30min 为时间单位进行风电功率预测时，以静态性能改善 7-12。
最后需要说明的是