CN112749792A - 一种基于bp算法的风速预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于BP算法的风速预测方法，包括如下步骤：获取现有风速预测值数据；构建BP神经网络，取最近十天内的现有风速预测值数据作为数据集，将数据集的数据输入BP神经网络的输入层，得到第一组风速预测值；将第一组风速预测值中第一天的预测值添加到数据集中并一起输入BP神经网络的输入层，得到后一天的风速预测值，并重复迭代预测，得到第二组预测值；将第一组风速预测值中第一天的预测值替换数据集中第一天的数据，形成新的数据集，将新的数据集的数据输入BP神经网络的输入层，得到后一天的风速预测值，并不断循环更新数据集并预测，得到第三组预测值；分别对现有和上述三种预测值测评偏差，取效果最好的预测值作为最终风速预测值。

Description

一种基于BP算法的风速预测方法
技术领域
本发明涉及一种基于BP算法的风速预测方法，属于风速预测技术领域。
背景技术
风速，是指空气相对于地球某一固定地点的运动速率，风速是气候学研究的主要参数之一，大气中风的测量对于全球气候变化研究、航天事业以及多领域应用都具有重要作用和意义。在当前全球变暖的背景下，传统化石燃料带来的二氧化碳和污染排放问题日趋严重，亟需寻找清洁的替代能源，风能是一种清洁的可再生能源，将风能作为驱动力的风力发电技术有望成为未来清洁能源体系中的重要组员。本发明主要是运用BP算法，得出观测值与预测值的某种关系，通过模型更准确的预测未来风速。
准确预测风速带来的影响：从风速与风能之间的关系来说，由于风的不可控性，其发电情况取决于风速的状况，具有一定的波动性和间歇性。风力发电由于其在调整能源结构,减轻环境污染,促进可持续发展等方面的突出作用,被认为是21世纪最重要的绿色能源之一。近几年,风电场的建设规模在不断扩大,而风速预测对风电场和电力系统的运行都具有重要意义。准确的风速预测可以提高风电在电力市场中的竞争力,有利于电力系统调度部门及时调整调度计划,减少风电并网的附加成本,从而提高风资源的价值。更重要的是，预测风速为风电场运行提供决策支持，其中最典型的应用场景是风电机组实时控制和含风电场电网的调度，其应用过程都是根据预测值进行相应的计算和处理得到需要的信息，然后根据这些信息进一步做出决策。因此，准确的预测风速情况为未来各方面的研究具有重要意义。
目前，对风速预测的方法主要集中在持续性算法，ARIMA模型算法等。
持续性算法是最简单的一种预测方法，即把最近一点的观测值作为下一点的预测值，该方法只适用于短时间的风速预测，现在一般都以持续法为基准，计算模型的精确度。时间序列分析是后来出现的一种处理动态数据的方法，就是根据风速的历史数据记录，建立一个ARIMA数学模型，一方面用它来描述风速的变化过程的统计规律性，另一方面在该模型的基础上再确定风速预测的数学表达式，对未来的风速进行预报。但目前模式的模拟结果与实际情况仍有出入，需要进一步完善。
发明内容
本发明为了解决现有技术中存在的问题，提供一种预测精度高的基于BP算法的风速预测方法。
为了达到上述目的，本发明提出的技术方案为：一种基于BP算法的风速预测方法，包括如下步骤：
步骤一、获取现有风速预测值数据；
步骤二、构建BP神经网络，所述BP神经网络包括输入层、隐藏层和输出层；
步骤三、取最近一段时间内的现有风速预测值数据作为数据集，将数据集的数据输入BP神经网络的输入层，得到第一组风速预测值；
步骤四、将第一组风速预测值中第一天的预测值添加到数据集中并一起输入BP神经网络的输入层，得到后一天的风速预测值，并重复迭代预测，得到第二组预测值；
步骤五、将第一组风速预测值中第一天的预测值替换数据集中第一天的数据，形成新的数据集，将新的数据集的数据输入BP神经网络的输入层，得到后一天的风速预测值，并不断循环更新数据集并预测，得到第三组预测值；
步骤六、分别将现有预测值与步骤三、四、五得到的预测值与对应观测值之间的相关系数和均方根误差，分别测评每个模型前后预测值和观测值的偏差，取效果最好的预测值作为最终风速预测值。
对上述技术方案的进一步设计为：所述BP神经网络的隐藏层为5。
将现有风速预测值数据按80%和20%的比例划分训练集和测试集，并用训练集训练BP神经网络，训练次数为1000次。
所述步骤中数据集中数据的时间跨度为10天。
本发明的有益效果为：
本发明建立了利用BP算法建立风速预测模型，构建并比较了三种不同模型的预测效果，得出最理想的模型算法。同时，从另一角度讲，本发明的实施，对于提高风速预测的准确度有重要意义，对资源环境可持续发展等具有重要的指导价值。因此，本发明对于风速的预测具有重要的技术创新优点。
本发明的方法可指导其他需要预测领域及资源利用的客观实践，可以深入拓展，对未来大环境的研究具有重要意义。
附图说明
图1为现有预测模型下的预测以及本发明实施例中三种预测值关于RMSE的箱型图；
图2为观测值和现有预测模型下的预测以及本发明实施例中三种预测值的时间序列图。
具体实施方式
下面结合附图以及具体实施例对本发明进行详细说明。
实施例
本实施例针对已有模型得出预测值与观测值之间差异较大，诸多因素导致预测值出现偏差的问题，通过不断比较模型得出的值和观测值间的拟合效果，增加了一定的复杂性，设计了一种基于BP算法的风速预测方法，该方法的技术方案包括如下步骤：
获取根据现有预测模型得出的风速预测值和现有的观测值；
构建BP神经网络模型。BP神经网络模型包括三层结构，输入层、隐藏层和输出层。此模型中，现有预测的风速值作为输入层，隐藏层为5，并通过80%、20%的比例设置了训练集和测试集，训练的次数为1000，得到的输出层就是相应的预测值。
本实施例根据新的预测模型设计了三种不同的预测方法，得出三组预测值的相关系数和均方根误差，其中相关计算方法为R=min(min(corrcoef(A,B))) ，均方根误差计算方法为RMSE=sqrt(sum((A-B).^2)/length(A)；式中：A，B分别表示一组观测值与一组模式预测值。将三种不同的预测方法与现有预测模型作对比。三种不同的预测方法如下：
一、将现有的观测数据和预测数据的80%训练BP神经网络模型，用最近十天的现有预测值作为数据集，将数据集输入BP神经网络模型中得到第一组预测。
二、将第一组风速预测值中第一天的预测值添加到数据集中并一起输入BP神经网络的输入层，得到后一天的风速预测值，并重复迭代预测，得到第二组预测值；
三、将第一组风速预测值中第一天的预测值替换数据集中第一天的数据，形成新的数据集，将新的数据集的数据输入BP神经网络的输入层，得到后一天的风速预测值，并不断循环更新数据集并预测，得到第三组预测值；
利用上述三组预测值与对应观测值得出的相关系数R和均方根误差RMSE，和现有模型预测值和观测值之间的相关系数和均方根误差，分别测评每个模型前后预测值和真值的偏差，计算模型的提升效果，相关系数在-1到1之间，越高越好，RMSE大于0，越低越好。
通过对均方根误差的计算，确定模型的提升效果，在实践中，需要结合实际情况，对其进行必要的调整。
在对模型的均方根误差进行比较时，选取了箱型图来表示，如图1和表1所示，可以明显看出，原有预测值的均方根误差在1.5~4不等，中位数在1.9左右，通过BP神经网络模型使预报和观测的均方根误差降到了0~1之间，对风速的预测效果均提高了大概60%。
表1
MIDRMSE 提升
原模型 1.9371
BP1 0.76548 0.6048
BP2 0.76248 0.6064
BP3 0.8267 0.5849
本实施例BP算法构造的神经网络在提升风速预测的准确性方面有了很大突破，都不同程度地更好的拟合了预测值和观测值。如图2所示，为观测值和现有模型下的预测以及神经网络下三种预测值的时间序列图，可以直观看出神经网络模型优于原有模型。
本发明的技术方案不局限于上述各实施例，凡采用等同替换方式得到的技术方案均落在本发明要求保护的范围内。

Claims (4)

1.一种基于BP算法的风速预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、获取现有风速预测值数据；
步骤二、构建BP神经网络，所述BP神经网络包括输入层、隐藏层和输出层；
步骤三、取最近一段时间内的现有风速预测值数据作为数据集，将数据集的数据输入BP神经网络的输入层，得到第一组风速预测值；
步骤四、将第一组风速预测值中第一天的预测值添加到数据集中并一起输入BP神经网络的输入层，得到后一天的风速预测值，并重复迭代预测，得到第二组预测值；
步骤五、将第一组风速预测值中第一天的预测值替换数据集中第一天的数据，形成新的数据集，将新的数据集的数据输入BP神经网络的输入层，得到后一天的风速预测值，并不断循环更新数据集并预测，得到第三组预测值；
步骤六、分别将现有预测值与步骤三、四、五得到的预测值与对应观测值之间的相关系数和均方根误差，分别测评每个模型前后预测值和观测值的偏差，取效果最好的预测值作为最终风速预测值。
2.根据权利要求1所述基于BP算法的风速预测方法，其特征在于：所述BP神经网络的隐藏层为5。
3.根据权利要求2所述基于BP算法的风速预测方法，其特征在于：将现有风速预测值数据按80%和20%的比例划分训练集和测试集，并用训练集训练BP神经网络，训练次数为1000次。
4.根据权利要求3所述基于BP算法的风速预测方法，其特征在于：所述步骤中数据集中数据的时间跨度为10天。
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