基于多層RBF神經元網絡的風電功率短期預測

摘要：風力發電輸出功率預測對風電場和電力系統都具有重大意義。文章提出了多層徑向基函數（radial basis function，RBF）神經元網絡的聚類算法，從實際運行的風電場獲得的數據樣本，建立了基于多層RBF網絡的短期風電功率預測模型。運用該模型并利用MATLAB數學軟件編程進行了每隔15分鐘30個時點的風電功率輸出預測，結果表明預測誤差達到了很高的精度。通過預測值與實際輸出功率數據比較，說明了多層RBF網絡預測的有效性和可靠性。

關鍵詞：風電功率；短期預測；多層RBF神經元網絡；風能；風電場

中圖分類號：TM74文獻標識碼：A文章編號：1009-2374（2012）30-0018-03

1概述

隨著大規模風電場的興起，風能越來越多地被應用到發電行業，加強對風電功率預測的研究具有迫切性和重要性，目前提出的預測方法有統計方法、時間序列分析法、空間相關性法、模糊邏輯法、灰色預測法、人工神經網絡法等。

本文提出多層RBF網絡。該網絡是在一層網絡的基礎上用第二層網絡去擬合殘差函數，得到三層網絡，它的擬合精度又提高了。如此進行下去，就得到一個高精度的多層徑向基函數網絡，其在非線性建模特別是非線性時間序列和混沌時間序列的建模和預測上有重要意義。相對于單層RBF網絡的預測有更高的精度。

2基本理論

2.1單層RBF神經網絡

RBF神經網絡是一種性能良好的前向神經網絡。RBF神經網絡的典型結構如下，不失一般性，假設輸出層只有一個結點，這種結構很容易擴展到多輸出結點的情形。輸入層到隱層為權值1的固定連接。隱含層由一組徑向基函數構成，其中對應的中心向量和寬度是RBF的參數。一般隱含層各結點都采用相同的徑向基函數，徑向基函數有多種形式，通常取高斯函數。隱層的輸出在輸出層線性加權組合，形成神經網絡的輸出。

2.2多層RBF神經元網絡

多層徑向基函數的原理是在一層網絡的基礎上用第二層網絡去擬合殘差函數，得到三層網絡，如此進行下去，就得到一個高精度的多層徑向基函數網絡，高精度的函數逼近網絡在非線性建模，特別是非線性時間序列和混沌時間序列的建模和預測上有重要意義。

于是得到了一個模型，其中用最小二乘法決定加權系數得到。重復這一步驟得到一個多層徑向基網絡。最后，根據適當的判別準則可以決定增加幾層最為合適。

3模型的建立及求解

3.1單層RBF神經網絡

4結語

建立了以風電輸出功率數據為樣本的單層RBF及多層RBF神經元網絡模型的預測，并用實際數據作了大量實驗預測，檢驗了模型的精確性。多層RBF網絡具有比單層RBF網絡更好的樣本預測性能，需要指出的是，多層徑向基函數網絡的聚類學習法仍有一些待解決的問題，如網絡隱層神經元數目的選擇問題、參數優化的計算量大等，對于該預測方法還要作進一步的完善。

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作者簡介：李秀秀（1988-），女，安徽阜陽人，安徽財經大學統計與應用數學學院2009屆數學系學生，研究方向：數學與應用數學。

（責任編輯：王書柏）