郭華旺 ，董海鷹 ，2

（1.蘭州交通大學(xué)自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院，甘肅蘭州730070；

（2.蘭州交通大學(xué)光電技術(shù)與智能控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，甘肅蘭州730070）

1 引言

風(fēng)電機(jī)組以風(fēng)作為原動(dòng)力，風(fēng)速?zèng)Q定了風(fēng)電機(jī)組的動(dòng)態(tài)特性和工作狀況。風(fēng)速的波動(dòng)性和不確定性導(dǎo)致風(fēng)力發(fā)電量隨機(jī)變化，而風(fēng)速是影響風(fēng)產(chǎn)能最直接最根本的因素，因此很有必要對(duì)風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測(cè)，進(jìn)而為電網(wǎng)調(diào)度提供依據(jù)［1-8］。

模糊系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是無模型、非線性的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。模糊系統(tǒng)具有處理模糊語言信息的能力，可以仿真人的智慧進(jìn)行判斷和決策，但它不具有自學(xué)習(xí)能力；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力［9-11］，但不能表達(dá)人腦的推理功能，容易陷入局部極小值，且收斂速度比較慢。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行有機(jī)結(jié)合。文獻(xiàn)［12］利用ARMA模型對(duì)風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速短期進(jìn)行預(yù)測(cè)，該方法的預(yù)測(cè)誤差較大；文獻(xiàn)［13］結(jié)合時(shí)間序列法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)風(fēng)速預(yù)測(cè)進(jìn)行了探討；文獻(xiàn)［14］結(jié)合小波函數(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測(cè)，該方法具有較高的精度。但是以上方法都沒有考慮氣溫、濕度等環(huán)境因素。本文提出利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測(cè)模型，將氣溫、氣壓、空氣濕度和風(fēng)向等環(huán)境因素引入模型對(duì)風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測(cè)，仿真結(jié)果表明利用該方法提高風(fēng)速預(yù)測(cè)的精度是可行的。

2 T-S模糊模型

T-S模糊模型是日本學(xué)者Takagi和Sugeno于1985年首先提出來的，它采用系統(tǒng)狀態(tài)變量或者屬于變量的函數(shù)作為IF-THEN模糊規(guī)則的后件，不僅可以用來描述模糊控制器，也可以描述被控對(duì)象的動(dòng)態(tài)模型。T-S模糊系統(tǒng)是一種自適應(yīng)能力很強(qiáng)的模糊系統(tǒng)，該系統(tǒng)不僅能自動(dòng)更新，而且能不斷修正模糊子集的隸屬函數(shù)。T-S模糊系統(tǒng)用IF-THEN規(guī)則的形式來定義，在規(guī)則為Ri的情況下，模糊推理如下：

假設(shè)對(duì)于輸入量 x＝［x1，x2，…，xk］，首先根據(jù)模糊規(guī)則計(jì)算各輸出變量xj的隸屬度。

根據(jù)模糊計(jì)算結(jié)果計(jì)算模糊模型的輸出值yi。

將T-S模糊系統(tǒng)模型應(yīng)用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)來構(gòu)建具有更強(qiáng)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是非?？扇〉模哂心：壿嬕子诒磉_(dá)人類知識(shí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分布式信息存儲(chǔ)以及學(xué)習(xí)能力的優(yōu)勢(shì)，為像風(fēng)速預(yù)測(cè)這樣的復(fù)雜系統(tǒng)的建模提供了有效的工具［15-16］。

3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測(cè)建模

T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為輸入層、模糊化層、模糊規(guī)則計(jì)算層和輸出層四層。輸入層于輸入向量xi連接，節(jié)點(diǎn)數(shù)與輸入向量的維數(shù)相同。模糊化層采用隸屬度函數(shù)式（1）對(duì)輸入值進(jìn)行模糊化得到模糊隸屬度值μ，模糊規(guī)則計(jì)算層采用模糊連乘公式（2）計(jì)算得到。輸出層采用公式（3）計(jì)算模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出。

在風(fēng)速預(yù)測(cè)中模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在本質(zhì)上就是將常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予模糊輸入信號(hào)和模糊權(quán)值。因此，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一般神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是相似的，本文中采用前向型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)由輸入層、模糊化層、模糊推理層和去模糊化層四層網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。其中輸入層包括風(fēng)速v、溫度T、氣壓P、空氣濕度Rh和風(fēng)向Dw。模糊化層是對(duì)模糊信息進(jìn)行預(yù)處理的網(wǎng)層，主要功能是對(duì)輸入值（包括模糊或是非模糊信息和數(shù)據(jù)）進(jìn)行規(guī)范化處理。模糊推理層是前向型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心，可模擬執(zhí)行模糊推理方面的工作。去模糊化層可將推理結(jié)論由模糊狀態(tài)轉(zhuǎn)化為確定的狀態(tài)，其目的是給出確定的輸出以便系統(tǒng)執(zhí)行。由上所述建立模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測(cè)模型

在圖1中網(wǎng)絡(luò)對(duì)性的輸入輸出映射關(guān)系如下：

（1）層輸出節(jié)點(diǎn)：

據(jù)中央紀(jì)委通報(bào)，2017年全國(guó)紀(jì)檢監(jiān)察機(jī)關(guān)共接受信訪舉報(bào)273.3萬件次，處置問題線索125.1萬件，立案52.7萬件，處分52.7萬人(其中黨紀(jì)處分44.3萬人)，全年立案數(shù)及處分人數(shù)超過2016年，連續(xù)五年增長(zhǎng)。查處的結(jié)果一方面反映了我國(guó)自十八大以來的反腐成績(jī)，但也從另一層面顯現(xiàn)了腐敗增量與存量存在的嚴(yán)重問題，從“反腐敗斗爭(zhēng)壓倒性態(tài)勢(shì)”到“反腐敗斗爭(zhēng)壓倒性勝利”仍任重道遠(yuǎn)。

（2）層輸入節(jié)點(diǎn)：

輸出節(jié)點(diǎn)：

（3）層輸入節(jié)點(diǎn)：

輸出節(jié)點(diǎn)：

（4）層輸入節(jié)點(diǎn)：

輸出節(jié)點(diǎn)：

其中：xi表示網(wǎng)絡(luò)的輸入。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法如下：

（1）誤差計(jì)算

式中：yd為網(wǎng)絡(luò)期望輸出；yc為網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出；e為期望輸出和實(shí)際輸出的誤差。

（2）系統(tǒng)修正

式中：pji為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系數(shù)；α為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率；xj為網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)；ωi為輸入?yún)?shù)隸屬度連乘積。

（3）參數(shù)修正

ωi表示網(wǎng)絡(luò)第三層和第四層之間的連接權(quán)值。

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)建模步驟如下：

（1）選定兆瓦級(jí)風(fēng)電發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行建模，確定采集樣本的輸入輸出變量，找出變量對(duì)被測(cè)變量相關(guān)變量最大變量，輸入量分別為風(fēng)速v、溫度T、氣壓P、空氣濕度Rh和風(fēng)向Dw，輸出量為風(fēng)速預(yù)測(cè)值Y；

（2）以風(fēng)電場(chǎng)的歷史數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)和歸一化變化；

（3）對(duì)樣本優(yōu)化組合，進(jìn)行模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，由Matlab編程來完成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和網(wǎng)絡(luò)生成；

（4）用確認(rèn)集進(jìn)行檢驗(yàn)，用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)輸出風(fēng)速預(yù)測(cè)值，選出最優(yōu)組合參數(shù)建立模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。

4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測(cè)仿真實(shí)例

本文采用某風(fēng)電場(chǎng)2011年4月6日0點(diǎn)到24點(diǎn)樣本數(shù)據(jù)，該樣本數(shù)據(jù)是從1.5MW雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機(jī)組獲得的，采集的數(shù)據(jù)包括風(fēng)速v、溫度T、氣壓P、空氣濕度Rh和風(fēng)向Dw，首先將變量樣本中經(jīng)過顯著誤差剔除和濾波處理后得到一個(gè)樣本集，然后再利用處理后的參數(shù)變量建立風(fēng)速的預(yù)測(cè)樣本集。分別對(duì)風(fēng)速進(jìn)行提前4小時(shí)和提前一天的風(fēng)速預(yù)測(cè)進(jìn)行仿真，仿真結(jié)果如圖2、3所示。

圖2 有環(huán)境因素模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提前4小時(shí)風(fēng)速預(yù)測(cè)

圖3 有環(huán)境因素基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提前一天風(fēng)速預(yù)測(cè)

另外，只將樣本數(shù)據(jù)的風(fēng)速作為模型的輸入，按照上述步驟進(jìn)行仿真，仿真結(jié)果如圖4、5所示。

圖4 無環(huán)境因素基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提前4小時(shí)風(fēng)速預(yù)測(cè)

圖5 無環(huán)境因素基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提前一天風(fēng)速預(yù)測(cè)

表1 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同時(shí)間段對(duì)應(yīng)的誤差值

如表1所示為基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的時(shí)間段對(duì)應(yīng)的誤差值。從表1可以看出，無論是否考慮環(huán)境參數(shù)，基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提前4小時(shí)和提前一天的風(fēng)速預(yù)測(cè)隨著時(shí)間尺度的加大，風(fēng)速預(yù)測(cè)誤差會(huì)有所增加；但不考慮溫度、氣壓、空氣濕度和風(fēng)向等環(huán)境參數(shù)，僅僅將風(fēng)速作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速模型的輸入，提前4小時(shí)風(fēng)速預(yù)測(cè)的最大誤差為0.4 m／s，提前一天的風(fēng)速預(yù)測(cè)的最大誤差為1.27m／s，較之考慮環(huán)境參數(shù)的風(fēng)速預(yù)測(cè)提前4小時(shí)的風(fēng)速預(yù)測(cè)最大的誤差0.36m／s和提前一天的風(fēng)速預(yù)測(cè)誤差0.65m／s都變大，可見環(huán)境因素對(duì)風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速的預(yù)測(cè)有一定的影響，本文將環(huán)境參數(shù)作為風(fēng)速預(yù)測(cè)模型的輸入來提高預(yù)測(cè)精度是非常有必要的。

考慮溫度、氣壓、空氣濕度和風(fēng)向等環(huán)境參數(shù)，利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對(duì)風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測(cè)，仿真結(jié)果如圖6、7所示。

圖6 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提前4小時(shí)風(fēng)速預(yù)測(cè)

圖7 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提前一天風(fēng)速預(yù)測(cè)

表2 不同時(shí)間段對(duì)應(yīng)的誤差值對(duì)比

如表2所示為不同時(shí)間段對(duì)應(yīng)的誤差值對(duì)比。由表2可以看出，考慮環(huán)境參數(shù)基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提前4小時(shí)的風(fēng)速預(yù)測(cè)最大誤差為0.36m／s，提前一天的風(fēng)速預(yù)測(cè)誤差為0.65m／s，盡管預(yù)測(cè)誤差也已經(jīng)比較小了，但是較之考慮環(huán)境參數(shù)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測(cè)提前4小時(shí)的風(fēng)速預(yù)測(cè)最大誤差0.11m／s和提前一天的風(fēng)速預(yù)測(cè)誤差 0.58m／s還是偏大，可見基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)速預(yù)測(cè)具有更高的預(yù)測(cè)精度，說明利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方法來提高風(fēng)速預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度和精度是可行的。

5 結(jié)束語

風(fēng)速的變化與風(fēng)電場(chǎng)的氣溫、氣壓、空氣濕度和風(fēng)向等環(huán)境因素有非常密切的關(guān)系，仿真結(jié)果表明考慮環(huán)境因素的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測(cè)比只將歷史風(fēng)速作為樣本的預(yù)測(cè)精度要高，因此從建立高精度的風(fēng)速預(yù)測(cè)模型的角度出發(fā)，這些因素應(yīng)該被重視起來。并且隨著時(shí)間尺度的加大，風(fēng)速預(yù)測(cè)的偏差將會(huì)變大。與小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測(cè)相比，基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)速預(yù)測(cè)有更高的精度，在風(fēng)速預(yù)測(cè)方面具有較好的實(shí)用價(jià)值和應(yīng)用前景。

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