文 | 周書鋒 方郁鋒
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和iSIGHT平臺的風(fēng)電機(jī)組設(shè)計(jì)年發(fā)電量預(yù)測
文 | 周書鋒 方郁鋒
隨著中國風(fēng)電產(chǎn)業(yè)多年的快速發(fā)展,風(fēng)電技術(shù)人員已經(jīng)積累了大量的設(shè)計(jì)、測試和運(yùn)行數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,如何對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘,總結(jié)內(nèi)在規(guī)律,開發(fā)外延應(yīng)用,對今后的風(fēng)電技術(shù)發(fā)展有著重要意義。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是一種非線性統(tǒng)計(jì)性數(shù)據(jù)建模工具,常用來對輸入和輸出間復(fù)雜的關(guān)系進(jìn)行建模。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過有監(jiān)督的學(xué)習(xí),觀察有限數(shù)量的包含輸入和預(yù)期輸出的訓(xùn)練樣本,不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)之間的閾值和權(quán)重,最終形成對未知樣本的預(yù)測能力。
本文選取與風(fēng)電機(jī)組年發(fā)電量密切相關(guān)的機(jī)組參數(shù),包括額定功率、風(fēng)輪直徑、葉尖線速度、設(shè)計(jì)葉尖速比、最大風(fēng)能利用系數(shù)、切出風(fēng)速、空氣密度、年平均風(fēng)速共8個(gè)變量作為網(wǎng)絡(luò)的輸入,結(jié)合相應(yīng)的Bladed模型計(jì)算的年發(fā)電量作為網(wǎng)絡(luò)的輸出,形成網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本,并使用iSIGHT平臺的優(yōu)化算法,完成了風(fēng)電機(jī)組設(shè)計(jì)年發(fā)電量預(yù)測模型。只要給出任意輸入?yún)?shù),即使沒有任何相關(guān)的機(jī)組模型,也能夠預(yù)測該機(jī)型的設(shè)計(jì)年發(fā)電量,或者通過期望的設(shè)計(jì)年發(fā)電量來反推機(jī)組參數(shù)。
一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Matalab實(shí)現(xiàn)
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是目前發(fā)展最成熟、應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型之一。該網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是能夠?qū)W習(xí)和存貯大量的輸入輸出模式映射關(guān)系,而無需事先描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)模型。……