基于小波變換的神經(jīng)網(wǎng)絡混合風速預測模型的應用研究

李生鵬*，孫志鋼，任艷男

(1.國網(wǎng)甘肅電力科學研究院，甘肅蘭州，730070；2.蘭州隴能電力科技有限責任公司，甘肅蘭州，730070）

基于小波變換的神經(jīng)網(wǎng)絡混合風速預測模型的應用研究

李生鵬1*，孫志鋼2，任艷男1

(1.國網(wǎng)甘肅電力科學研究院，甘肅蘭州，730070；2.蘭州隴能電力科技有限責任公司，甘肅蘭州，730070）

風速的隨機性和不平穩(wěn)性，使得準確預測風速十分困難。本文提出了一種新的混合模型WTT-DES-RBFNN來對風速進行短期預測，該模型將小波變換技術（WTT）和混合模型DES-RBFNN結合起來。首先利用WTT對風速序列進行去噪處理，再用二次指數(shù)平滑（DES）和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡（RBFNN）的混合模型對去噪后的數(shù)據(jù)進行預測，得到原始數(shù)據(jù)的預測值。本文以河北某電廠平均每天的實測風速作為原始數(shù)據(jù)，與其他模型的對比結果表明，混合模型WTT-DES-RBF對改善預測精度是有效的。

風速預測；小波變換；二次指數(shù)平滑；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡

引言

近年來，由于全球污染嚴重，新能源的產(chǎn)生引起了學者們廣泛的關注，風能作為一種無污染和可再生的新能源，有著巨大的發(fā)展?jié)摿ΑｏL能就是空氣的動能，風能的大小主要決定于風速。所以，準確的風速預測對于改善風能系統(tǒng)的可靠性是十分重要的。在過去二十年中，提出了許多預測風速的方法，大體上，可以將這些方法分為兩類：一類是統(tǒng)計模型，比如差分自回歸移動平均（ARIMA）模型，但是這些統(tǒng)計模型在預測精度方面沒有很好的效果，因為風速序列具有隨機性和非平穩(wěn)性，而這些模型只顧及到了序列的線性部分，忽略了非線性部分；另一類是人工智能（AI）模型，是為了克服統(tǒng)計模型的局限性而提出的，包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡等模型，而AI對于提高風速預測精度是比較有效果的。

由于風速受地形和氣候等因素的綜合影響，所以風速序列是不穩(wěn)定并且含有噪聲的，而直接預測這樣含有噪聲的序列會產(chǎn)生較大的誤差。小波變換在處理非穩(wěn)定信號中應用十分廣泛，比如濾波、去噪、壓縮、傳遞等，所以，本文提出了一種基于WTT-DES-RBF混合模型的風速預測，單個模型分別對數(shù)據(jù)中不同部分進行處理，從而達到改善精度的目的。

1 模型介紹

1.1 小波變換和去噪

小波變換技術是數(shù)據(jù)預處理的一個基本工具，廣泛的應用于去噪和提取非平穩(wěn)時間序列的基本特征，它的基本思想和傳統(tǒng)的傅里葉變換是一致的，主要分為連續(xù)小波變換和離散小波變換。

連續(xù)小波變換（CWT）的表達式為：

其中，f(x)是平方可積，a是尺度參數(shù)，b是平移參數(shù)，是的復共軛。

在實際應用中，為了方便計算機進行分析、 處理，信號f(x)都要離散化成離散序列，a 和 b 也必須離散化，成為離散小波變換（DWT），選取，則可得到離散小波變換：

我們知道，一個含噪聲的一維信號的模型可表示為：

其中，f(x)為真實信號，e(x)為噪聲信號，s(x)為含噪信號。真實信號f(x)通常表現(xiàn)為低頻信號或較平穩(wěn)的信號 ，e(x)通常表現(xiàn)為高頻信號，所以消噪過程可按以下方法進行處理。

首先對實際信號進行小波分解，選擇小波并確定分解層次為N，則噪聲部分通常包含在高頻中；然后對小波分解的高頻系數(shù)進行門限閾值量化處理；最后根據(jù)小波分解的第 N 層低頻系數(shù)和經(jīng)過量化后的1 ～ N 層高頻系數(shù)進行小波重構，達到消除噪聲的目的，對信號降噪實質上是抑制信號的噪聲，在實際信號中恢復真實信號的過程。在對小波系數(shù)作門限閾值處理操作時，可以使用軟閾值處理方法或硬閾值處理方法。

1.2 二次指數(shù)平滑

其中

1.3 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡

RBF網(wǎng)絡是一種三層向前網(wǎng)絡，第一層為輸入層，由信號源結點組成；第二層為隱含層，隱含單元數(shù)量由所描述問題決定，隱單元的變換函數(shù)是對中心點徑向對稱且衰減的非負非線性函數(shù)；第三層為輸出層，它對輸入模式的作用作出響應。從輸入空間到隱含層空間的變換是非線性的，而從隱含層空間到輸出了解變換是線性的。

由輸入層、隱含層和輸出層構成的一般RBF神經(jīng)網(wǎng)絡結構如圖1所示。

圖1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡結構

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的激活函數(shù)采用距離函數(shù)，并使用RBF函數(shù)（如高斯函數(shù)）作為激活函數(shù)。RBF函數(shù)關于n維空間的一個中心點具有徑向對稱性，而且神經(jīng)元的輸入離該中心點越遠，神經(jīng)元的激活程度就越低。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的激活函數(shù)是以輸入向量和權值向量之間的距離作為自變量的。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的激活函數(shù)的一般表達式為

從總體上看，RBF函數(shù)由輸入到輸出的映射是非線性的，而網(wǎng)絡輸出隊可調參數(shù)而言卻又是線性的，這樣網(wǎng)絡的權值就可以用最小方差計算、遞推最小二乘法等計算，從而大大加快了學習速度并避免了局部極小問題。

1.4 混合模型

本文所提出的WTT-DES-RBF混合模型步驟如下：

步驟1：小波去噪。原始數(shù)據(jù)通過WTT被分解成低頻部分和高頻部分，低頻部分代表了原始數(shù)據(jù)的而主要特征，而高頻部分常被稱為噪聲信號。這一步就是把原始數(shù)據(jù)的主要特征提取出來，并且把噪聲項移除。

步驟2：預測線性成分。DES用來預測低頻部分的線性成分。

步驟3：預測非線性成分。RBF用來預測低頻部分的非線性成分，非線性成分是原始低頻數(shù)據(jù)和上一步DES模型預測值的差值。

步驟4：預測原始風速序列。原始風速序列的預測值是通過把BRF的預測值和DES的預測值加起來得到的。

2 數(shù)據(jù)及模型比較

2.1 精度指標

為了檢驗模型的預測效果，本文采用三個評價指標，分別為平均絕對誤差（MAE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）。

其中 yi為原始數(shù)據(jù)，為預測值，為數(shù)據(jù)個數(shù)。

本文以河北某風電場2013年10月1日

——2014年9月21日平均每天的實測風速序列作為數(shù)據(jù)樣本，共356個樣本點，利用前90%（320個）的數(shù)據(jù)作為模型的訓練集，后10%（36個）作為模型的測試集，原始風速序列如圖2.

2.2 數(shù)據(jù)采集

圖2 原始數(shù)據(jù)

從圖2中可以看到有較明顯的噪聲，WTT被用于去除原始序列中的噪聲信息。小波函數(shù)有很多種，本文使用db1對原始訓練集進行去噪處理。圖3是去噪后的低頻數(shù)據(jù)和高頻數(shù)據(jù)。

圖3 去噪處理后數(shù)據(jù)

2.3 原始數(shù)據(jù)預測結果

由于風速序列不具有季節(jié)性，所以直接對低頻部分進行預測，使用的模型為DES-RBF.圖4顯示的是該模型的預測結果與原始數(shù)據(jù)的比較。

2.4 模型比較

為了檢驗所提出的這個模型有較好的精度，該模型與RBFNN、WTT-RBF、DES-RBF、ARIMA進行比較。比較結果如表1所示，可以很清楚的看到本文所提出這個混合模型在三個精度指標中都是最小的，所以該模型有較好的預測能力。這說明了

WTT-DES-RBF模型充分利用了單個模型的優(yōu)點，抓住了風速序列中的不同信息。所提出的模型在改善預測精度方面是有效的。

圖4 預測數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)

表1 各種預測模型效果比較

3 結束語

新能源成為主力電源是未來發(fā)展的一種趨勢，而準確的風速預測模型對于風電場出力預測具有重要意義。風速具有隨機性和間歇性的特點，針對此特點，提出了結合WTT、DES、RBF三種算法的混合模型。該混合模型，首先用WTT模型將原始數(shù)據(jù)被分解成低頻與高頻兩個部分，低頻部分體現(xiàn)了原始數(shù)據(jù)的主要特征，而高頻部分屬于噪聲信號，將原始數(shù)據(jù)分解為低頻和高頻部分，相當于提取出主要特征。然后用DES模型預測低頻部分數(shù)據(jù)，得到低頻部分的預測數(shù)據(jù)。低頻部分的非線性部分用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡來預測。將線性和非線性部分的預測值加起來，得到原始數(shù)據(jù)的預測值。

WTT-DES-RBF混合模型將數(shù)據(jù)進行劃分，再充分利用了單個模型在線性預測和非線性預測的優(yōu)勢，預測結果表明該預測模型相比較與其他混合模型，預測效果有所提高，對于風速預測模型的研究具有積極意義。該混合模型在風速序列短期預測具有改善精度的效果，但這只是對風速的點預測，在以后的研究中可以對長期預測進行探討，也可以對其他的一些模型進行混合或組合來改善預測精度。

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Based on the Wavelet Neural Network Hybrid Wind Speed Forecasting Model of Applied Research

LI Shengpeng1*,SUN Zhigang2,REN Yannan1
（1.Gansu power science research institute,guo.com,Gansu Lanzhou,730070,China; 2.Lanzhou longeng power technology co.,LTD.,Gansu Lanzhou,730070,China)

The randomness and instability of wind speed make it difficult to predict wind speed accurately.In this paper,a new hybrid model,WTT-DES-RBFNN,is proposed for short-term prediction of wind speed.This model combines wavelet transform (WTT) and hybrid model DES-RBFNN.We use WTT for wind speed sequence denoising,using two exponential smoothing (DES) and radial basis function neural network (RBFNN) hybrid model to forecast the denoised data,the original data value prediction.In this paper,the daily average wind speed of a power plant in Hebei is used as the original data,and the comparison with other models shows that the hybrid model WTT-DES-RBF is effective in improving the prediction accuracy.

wind speed prediction; wavelet transform; two exponential smoothing; RBF neural network

TP73

A

1672-9129(2017)04-0041-04

李生鵬,孫志鋼,任艷男.基于小波變換的神經(jīng)網(wǎng)絡混合風速預測模型的應用研究[J].數(shù)碼設計,2017,6(4):41-44.

Cite：LI Shengpeng,SUN Zhigang,REN Yannan.Based on the Wavelet Neural Network Hybrid Wind Speed Forecasting Model of Applied Research [J].Peak Data Science,2017,6(4):41-44.

10.19551/j.cnki.issn1672-9129.2017.04.012

2017-01-06；

2017-02-10。

李生鵬（1991-）男，碩士，甘肅省景泰人，甘肅省電力公司電力科學研究院，研究方向：電廠自動化。E-mail:710008501@qq.com