一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場(chǎng)理論功率確定方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場(chǎng)理論功率確定方法，包括以下步驟：歷史氣象要素?cái)?shù)據(jù)與風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電功率數(shù)據(jù)的預(yù)處理；建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型；確定風(fēng)電場(chǎng)理論功率。本發(fā)明提供的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場(chǎng)理論功率確定方法，考慮到氣象要素，能大幅降低風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)維成本，也可避免流場(chǎng)計(jì)算過程中由于距離過長(zhǎng)、參數(shù)或方法選擇不當(dāng)引入的誤差。
【專利說明】一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場(chǎng)理論功率確定方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于風(fēng)力發(fā)電【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場(chǎng)理論功 率確定方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著風(fēng)電的快速發(fā)展，由于消納能力有限造成的棄風(fēng)現(xiàn)象頻現(xiàn)，同時(shí)也存在由于 故障停機(jī)等原因造成的電量損失，如何科學(xué)評(píng)估這些電量損失及其成因已經(jīng)越來越受到業(yè) 內(nèi)的廣泛關(guān)注。要評(píng)估電量損失，首先需要對(duì)風(fēng)電場(chǎng)的理論功率進(jìn)行評(píng)估，該能力也稱"理 論功率"。
[0003] 在實(shí)際生產(chǎn)中，風(fēng)電場(chǎng)向調(diào)度上報(bào)的電量損失，有的用裝機(jī)容量作為理論功率，有 的采用計(jì)算時(shí)段起、止時(shí)刻功率的平均值作為理論功率，有的用預(yù)測(cè)功率作為理論功率，這 些方法由于缺乏理論基礎(chǔ)或誤差過大，不宜作為評(píng)估風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電能力的依據(jù)。近幾年，出現(xiàn) 了一些針對(duì)棄風(fēng)電量評(píng)估風(fēng)電場(chǎng)理論功率的方法，如標(biāo)桿風(fēng)機(jī)法，即在棄風(fēng)時(shí)段保留幾臺(tái) 風(fēng)機(jī)正常運(yùn)行，根據(jù)這幾臺(tái)風(fēng)機(jī)的實(shí)際功率推算整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的理論功率。由于風(fēng)機(jī)出力受 到地表狀況、風(fēng)向、風(fēng)機(jī)尾流等因素的影響，不同風(fēng)機(jī)的出力并非簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，且實(shí)時(shí) 發(fā)生著變化，因而標(biāo)桿風(fēng)機(jī)法存在過度簡(jiǎn)化的問題，特別是在風(fēng)電場(chǎng)地形等條件較為復(fù)雜 的情況下，容易帶來較大的計(jì)算誤差。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場(chǎng)理論 功率確定方法，考慮到氣象要素，能大幅降低風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)維成本，也可避免流場(chǎng)計(jì)算過程中 由于距離過長(zhǎng)、參數(shù)或方法選擇不當(dāng)引入的誤差。
[0005] 為了實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明采取如下技術(shù)方案：
[0006] 本發(fā)明提供一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場(chǎng)理論功率確定方法，所述方法包括以 下步驟：
[0007] 步驟1:歷史氣象要素?cái)?shù)據(jù)與風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電功率數(shù)據(jù)的預(yù)處理；
[0008] 步驟2 :建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型；
[0009] 步驟3 :確定風(fēng)電場(chǎng)理論功率。
[0010] 所述步驟1具體包括以下步驟：
[0011] 步驟1-1 :刪除歷史氣象要素?cái)?shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)，異常數(shù)據(jù)包括超過風(fēng)速閾值的 風(fēng)速數(shù)據(jù)；
[0012] 步驟1-2 :刪除風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電功率數(shù)據(jù)中的以下兩種數(shù)據(jù)：
[0013] 1)風(fēng)速數(shù)據(jù)正常，且連續(xù)3小時(shí)以上為0的數(shù)據(jù)；
[0014] 2)風(fēng)速數(shù)據(jù)正常，且連續(xù)3小時(shí)以上保持不變的數(shù)據(jù)。
[0015] 所述步驟2中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、隱含層和輸出層；步驟2具體包括以下步 驟：
[0016] 步驟2-1 :建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型；
[0017] 步驟2-2 :確定隱含層各節(jié)點(diǎn)的輸出和輸出層各節(jié)點(diǎn)的輸出；
[0018] 步驟2-3 :進(jìn)行權(quán)值學(xué)習(xí)，若訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到設(shè)定次數(shù)，則訓(xùn)練結(jié)束。
[0019] 所述步驟2-1中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型表示為：
[0020]

【權(quán)利要求】
1. 一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場(chǎng)理論功率確定方法，其特征在于：所述方法包括以下 步驟： 步驟1 :歷史氣象要素?cái)?shù)據(jù)與風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電功率數(shù)據(jù)的預(yù)處理； 步驟2 :建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型； 步驟3 :確定風(fēng)電場(chǎng)理論功率。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場(chǎng)理論功率確定方法，其特征在于： 所述步驟1具體包括以下步驟： 步驟1-1 :刪除歷史氣象要素?cái)?shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)，異常數(shù)據(jù)包括超過風(fēng)速閾值的風(fēng)速 數(shù)據(jù)； 步驟1-2 :刪除風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電功率數(shù)據(jù)中的以下兩種數(shù)據(jù)： 1) 風(fēng)速數(shù)據(jù)正常，且連續(xù)3小時(shí)以上為0的數(shù)據(jù)； 2) 風(fēng)速數(shù)據(jù)正常，且連續(xù)3小時(shí)以上保持不變的數(shù)據(jù)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場(chǎng)理論功率確定方法，其特征在于： 所述步驟2中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、隱含層和輸出層；步驟2具體包括以下步驟： 步驟2-1 :建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型； 步驟2-2 :確定隱含層各節(jié)點(diǎn)的輸出和輸出層各節(jié)點(diǎn)的輸出； 步驟2-3 :進(jìn)行權(quán)值學(xué)習(xí)，若訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到設(shè)定次數(shù)，則訓(xùn)練結(jié)束。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場(chǎng)理論功率確定方法，其特征在于： 所述步驟2-1中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型表示為：
其中，x為訓(xùn)練樣本，為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出，yk(t)為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的期望輸 出，為輸入層節(jié)點(diǎn)i到隱含層節(jié)點(diǎn)j的權(quán)值，為隱含層節(jié)點(diǎn)j到輸出層節(jié)點(diǎn)k的權(quán)值， 0j為隱含層節(jié)點(diǎn)j的閾值，yk為輸出層節(jié)點(diǎn)k的閾值，p為隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，m為輸入層 節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，&為輸出層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，f(x)為激活函數(shù)，R為實(shí)數(shù)，je[l，p]，ie[l，m]， kg[l，Nj〇
5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場(chǎng)理論功率確定方法，其特征在于： 所述步驟2-2中，實(shí)現(xiàn)全局誤差函數(shù)E在曲面上按梯度下降，有：
其中，Ek為輸出層節(jié)點(diǎn)k的全局誤差函數(shù)值； 按梯度下降規(guī)則，有：
其中，h為隱含層節(jié)點(diǎn)j的輸出；s」為輸出層節(jié)點(diǎn)k的輸出；n為學(xué)習(xí)率，且〇 <n< 1;a、為隱含層節(jié)點(diǎn)j到輸出層節(jié)點(diǎn)k的權(quán)值變化率；△wu為輸入層節(jié)點(diǎn)i到隱含層 節(jié)點(diǎn)j的權(quán)值變化率；A0 隱含層節(jié)點(diǎn)j的閾值變化率，Ayk為輸出層節(jié)點(diǎn)k的閾值 變化率。
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場(chǎng)理論功率確定方法，其特征在于：所述步驟2-3中，權(quán)值學(xué)習(xí)過程中，有：
其中，1為訓(xùn)練次數(shù)；wyi)和Wij(l+1)分別為1次訓(xùn)練和1+1次訓(xùn)練中輸入層節(jié)點(diǎn)i到隱含層節(jié)點(diǎn)j的權(quán)值；\k(l)和'k(l+l)分別為1次訓(xùn)練和1+1次訓(xùn)練中隱含層節(jié)點(diǎn)j 到輸出層節(jié)點(diǎn)k的權(quán)值；0 ^1)和0 ^1+1)分別為1次訓(xùn)練和1+1次訓(xùn)練中隱含層節(jié)點(diǎn)j 的閾值；Yk(l)和yk(l+l)分別為1次訓(xùn)練和1+1次訓(xùn)練中輸出層節(jié)點(diǎn)k的閾值； 權(quán)值學(xué)習(xí)后，分別由WpVjk、0」和Yk即可得到輸入層到隱含層的權(quán)值矩陣W、隱含層 到輸出層的權(quán)值矩陣V、隱含層節(jié)點(diǎn)的閾值矩陣〇和輸出層節(jié)點(diǎn)的閾值矩陣T。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場(chǎng)理論功率確定方法，其特征在于： 所述步驟3中，風(fēng)電場(chǎng)理論功率表示為：
其中，X為實(shí)時(shí)氣象要素?cái)?shù)據(jù)，Y為風(fēng)電場(chǎng)理論功率。
【文檔編號(hào)】G06N3/08GK104484704SQ201410808228
【公開日】2015年4月1日 申請(qǐng)日期:2014年12月22日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月22日
【發(fā)明者】趙艷青, 馮雙磊, 王勃, 王偉勝, 劉純, 白愷, 姜文玲, 柳玉, 王錚, 劉輝, 楊紅英, 張菲, 趙俊屹, 楊超穎 申請(qǐng)人:國(guó)家電網(wǎng)公司, 中國(guó)電力科學(xué)研究院, 國(guó)網(wǎng)冀北電力有限公司電力科學(xué)研究院, 中電普瑞張北風(fēng)電研究檢測(cè)有限公司, 國(guó)網(wǎng)山西省電力公司