【摘 要】
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机器学习是人工智能的核心技术之一。机器学习是从大量数据中学习相关规律的一门学科,具有灵活的数据分析、处理及预测能力。风能作为一种绿色可再生的能源,受到世界范围内的广泛重视。我国东南部季风区需要本地可再生能源。本地风能的利用具有重要的价值。利用智能模型提高风速的预测效果,并根据机器学习领域中的相关性指标挖掘风速与风机的输出功率间的关系,实现更为可靠的风速到出力的转换,是风电功率预测的两大类重要任务。
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机器学习是人工智能的核心技术之一。机器学习是从大量数据中学习相关规律的一门学科,具有灵活的数据分析、处理及预测能力。风能作为一种绿色可再生的能源,受到世界范围内的广泛重视。我国东南部季风区需要本地可再生能源。本地风能的利用具有重要的价值。利用智能模型提高风速的预测效果,并根据机器学习领域中的相关性指标挖掘风速与风机的输出功率间的关系,实现更为可靠的风速到出力的转换,是风电功率预测的两大类重要任务。为提高我国东南部季风区风电功率预测的准确性,本文主要从复杂系统行为预测的“机理+辨识”策略出发,具体的研究内容为:（1）从置信区间的角度,在不同的输入信号下分析Pearson相关系数、夹角余弦、谷本指数、Dice系数、互信息、最大信息系数这六种机器学习领域的相关性指标的有效性。利用相关性指标可以优化功率曲线。（2）本文利用指标筛选与风速相关性较强的影响因子,采用智能直接多步法预测模型进行风速预测,同时研究了影响因子、模型阶数、样本容量、提前预测时间对风速预测精度的影响。本文得出的主要结论如下:（1）根据置信区间可以评价相关性指标的有效性。在多数情况下,谷本指数和Dice系数的有效性通常会优于其他几种指标。在本文中,对应于采样周期为1 s,额定功率为2000 k W的水平轴风力发电机,当优化的统计周期为150 s左右时,风速与功率的相关性达到近似最大值,利用这个优化的统计周期更有利于提高风速到功率转换环节的准确性。（2）风速预测的效果与数据本身的性质有关。模型阶数和样本容量达到优化匹配方式时,能够有效的降低风速预测的误差。但是,预测效果的好坏主要取决于数据的性质,模型阶数与样本容量的优化是次要的因素。优选风速的提前预测时间有助于提高预测效果。本文依据“机理+辨识”策略做进一步研究。由天津预测广州风速的提前预测时间在18h到23h之间时,利用直接多步LSSVR、直接多步PLSR、直接多步RF、直接多步DBN、直接多步LSTM、直接多步Deep-ESN多种智能直接多步模型预测效果较为准确。以天津和广州的气压差作为智能预测模型的输入变量,且提前预测时间为19h或20h时,比不使用气压差作为模型的输入变量,预测的均方根误差更小。
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