基于复合特性elman神经网络的风速预测

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1、ＴＰ２７１００５８１圆議画＾—＾—＾Ｅｌｍａｎ论文题目：基于复合特性神经网络—工程领域：控岐学习方式：囚全日制攻读□在职啤作者姓名：圭些：学校导师１＾￡＾企业导师：壬璧完成曰期２０１５．１１：ｊｉｉｉｉＬ独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加Ｗ标注和致谢之处外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津工业大学或其他教育机构的一学

2、位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。：学位论文作者签名：签字日期必年ｊ月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津工业大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津工业大学可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编Ｗ供査阅和借阅。同意学．校向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：

3、导师签名：１与秦復签字曰期；年月曰签字曰期：年月令曰＾学术论文主要创新点一、传统Ｅｌｍａｎ神经网络模型在风速时间序列预测上存在容易陷入局部极小值、预测精度不离的问题，针对上述问题，在传统Ｅｌｍａｎ神经网络模型基础上，提出两种神经网络：，结合数学中的迟滞函数迟滞Ｅｌｍａｎ神经网络、复合特性Ｅｌｍａｎ巧经网络。迟滞Ｅｌｍａｎ神经网络是用迟滞函数来替换传统Ｅｌｍａｎ神＾网络隐藏层的激励函数；复合特性Ｅｌｍａｎ神经网络是在迟滞Ｅｌｍａｎ神经网络基础上，将迟滞函数引入

4、关联层，并对数据进行平稳化处理，构造具有复合特性的神经网络模型。由于迟滞函数由两条闭合曲线构成，所Ｗ当数据通过该函一数时，，会在两条曲线之间进行跳变两种模型都可Ｗ在定程度上解决Ｅｌｍａｎ神经网络容易陷入局部极小值的问题，并相应提高预测精度；二、利用提出的神经网络模型实现风速时间序列的仿真及预测。针对Ｅｌｍａｎ神经网络在实际风速预测时，若风速时间序列波动性较大得到的预测结果较差的问题，分别建立迟滞Ｅｌｍａｎ神经网络模型、复合特性Ｅｌｍａｎ神经网络模型进行预测，将预测结果

5、的误差指标进行对比分析，说明迟滞Ｅｌｍａｎ神经网络模型、复合特性Ｅｌｍａｎ神经网络ｌｍａｎ，模型较传统Ｅ神经网络模型具有良好的预测效果。摘要风速时间序列预测在风电场运行过程中起着非常重要的作用，它不仅关系到，也关系到电力系统的安全风力发电机的投入运营量、可靠、经济的运行。风速时间序列的预测精度直接影响着风电领域电力系统的经济性与稳定性，因此风速一时间序列预测是国内外重点关注的研究领域之。一近些年来，随着人工神经网络建模的成熟化，人工神经网络模型作为种重要的预测手

6、段在风速时间序列的预测中得到广泛应用，由于。在实际应用过程中ＢＰ神经网络出现较早，技术较成熟，通常采用ＢＰ神经网络模型建模，与ＢＰ神经网络相比，封ｍａｎ神经网络模型由于具备反馈性与递归性，在复杂的风速时间一，然而Ｅａｎ，序列预测中具有定的优势ｌｍ神经网络还存在易陷入局部极小值预测精度较差等缺点。针对传统Ｅｌｍａｎ神经网络存在的缺点与不足，本文提出将迟滞现象与Ｅｌｍａｎ神经网络结合的方法，利用平稳化处理后的数据构建出具有复合特性Ｅｌｍａｎ神经网络模型。具体做法是在传统Ｅｌｍ

7、ａｎ神经网络的基础上，将迟滞因子引入隐藏层和关联层，巧本文中构建的迟滞函数所替代传统的Ｓｉｇｍｏｉｄ函数。由于迟滞画数是由两条闭合的曲线构成，在进行数据处理时，依据指定的规则进行上下曲线的一一选择，使得输出数据具有定的随机跳变性，，可Ｗ在定程度上跳出局部极小值一使用平稳化处理后的数据，进步提高了预测的精度。本文采用华北某风电场实际数据对提出的模型和方法进行仿真预测，并与传统Ｅｌｍａｎ神经网络进行对比，结果显示该模型可Ｗ明显提高预测精度。，在提出算法的基础上本文还提出将算法

8、与实际结合，达到硬件上的实现，一处理一展现的整个过程成功的做到采集。在普通的ＰＣ机上即可获取远程风力一时刻预测风速发电机坐标位置的下。关键词：封ｍａｎ神经网報迟滞；风速时间序列预测ＡｂｓｔｒａｃｔＷｉ打ｄｓｐｅｅｄｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｐｌａｙｓａｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｔｈｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆｗｉｎｄｆａｒｍ．Ｉｔｉｓｎｏｔ０打ｌｒｅｌａｔｅｄｔｏｔｈｅｉｎｕｔｏ