動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在風(fēng)速預(yù)測中的應(yīng)用及其探究.pdf

1、風(fēng)電功率預(yù)測在電力系統(tǒng)管理和規(guī)劃中一直扮演著重要的角色。不準(zhǔn)確的風(fēng)電功率預(yù)測可能會導(dǎo)致能源資源浪費(fèi)，電力短缺，甚至電網(wǎng)崩潰。由于風(fēng)速預(yù)測的各種不穩(wěn)定因素，風(fēng)力發(fā)電預(yù)測已被證明是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。本文提出了一種基于動態(tài)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合模型，通過對中國江蘇如東風(fēng)電場的日均風(fēng)速的預(yù)測來探究此方法在風(fēng)速預(yù)測領(lǐng)域中的可行性。
　　本文建立了一種基于動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合模型，該模型使用模糊邏輯推理系統(tǒng)通過隸屬函數(shù)來處理樣本數(shù)據(jù)從而得出預(yù)測

2、值。為了使混合模型更適用于風(fēng)速數(shù)據(jù)的預(yù)測，本文提出一種“窗口滾動式”的樣本輸入數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，主要克服了原始動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間冗長的弊端。本模型在第一組數(shù)據(jù)進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)時生成第一條規(guī)則，然后觀察已有規(guī)則的參數(shù)，根據(jù)誤差判斷是否產(chǎn)生一個新的規(guī)則或刪除不必要的一個已有的規(guī)則。當(dāng)后續(xù)的觀測值進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)，用事先確定好的評估標(biāo)準(zhǔn)計算規(guī)則的各項(xiàng)參數(shù)，通過調(diào)整規(guī)則的寬度和其他參數(shù)，以保證每一個規(guī)則支持該系統(tǒng)。最后，可以得到預(yù)測結(jié)果。此外，為了說明本模型相較于其