專利名稱：一種基于卡爾曼濾波融合的風(fēng)速序列預(yù)測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于時間序列預(yù)測分析領(lǐng)域，涉及一種用于風(fēng)速時間序列預(yù)測的方法，特別涉及一種采用卡爾曼濾波方法對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行融合的風(fēng)速序列預(yù)測分析方法。
背景技術(shù)：
風(fēng)電是一種理想的新能源，大力發(fā)展風(fēng)力發(fā)電有利于緩解日益嚴(yán)峻的能源緊張問題。風(fēng)速預(yù)測是發(fā)展風(fēng)電技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)問題之一。風(fēng)速及風(fēng)功率預(yù)測對于風(fēng)電場規(guī)劃、風(fēng)功率的控制、風(fēng)電并網(wǎng)后電網(wǎng)的安全經(jīng)濟(jì)運行具有重要的意義。風(fēng)速序列具有明顯的非線性、隨機波動性等特點，這對有效實現(xiàn)預(yù)測分析帶來了較大的困難。目前，常用的風(fēng)速時間序列預(yù)測分析方法有持續(xù)法、時間序列法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、模糊邏輯法以及混沌時間序列預(yù)測分析方法等。盡管這些預(yù)測方法運用不同的理論對風(fēng)速開展預(yù)測研究，從不同的角度對風(fēng)速序列的預(yù)測性能起到改善作用。但目前的風(fēng)速預(yù)測性能還不夠理想。而卡爾曼濾波方法能夠融合幾種預(yù)測方法的優(yōu)勢，改善單一預(yù)測方法的不足。因此，采用卡爾曼濾波方法，設(shè)計一種能夠融合多種預(yù)測結(jié)果的預(yù)測分析方法具有重要的應(yīng)用價值。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是，設(shè)計一種基于卡爾曼濾波融合的風(fēng)速時間序列預(yù)測分析方法，提高風(fēng)速時間序列的預(yù)測精度。本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是一種基于卡爾曼濾波融合的風(fēng)速序列預(yù)測方法，利用采集到的風(fēng)速序列構(gòu)造出風(fēng)速變化率序列，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對兩種序列進(jìn)行預(yù)測分析，并將預(yù)測結(jié)果利用卡爾曼濾波方法進(jìn)行融合，從而得到風(fēng)速的最優(yōu)預(yù)測估計結(jié)果。本發(fā)明的目的在于提出一種基于卡爾曼濾波融合的風(fēng)速序列預(yù)測方法，利用卡爾曼濾波方法將風(fēng)速序列和風(fēng)速變化率序列的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行融合，改善單一預(yù)測方法的預(yù)測性能，減小風(fēng)速序列的預(yù)測誤差，提高風(fēng)速序列的預(yù)測精度。
具體實施例方式下面結(jié)合實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。設(shè)已知風(fēng)速序列為{VJ，i = 0，2，. . .，M。風(fēng)速變化率序列可求得為{A」}，j = 1，2，. . .，M。其中Ai = (Vi-Vi^1) /Ts(I)式⑴中Ts為系統(tǒng)采樣周期。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可分別實現(xiàn)對上述風(fēng)速序列和風(fēng)速變化率序列的預(yù)測分析。為了改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的預(yù)測性能，利用卡爾曼濾波方法對上述兩種預(yù)測結(jié)果進(jìn)行融合，以提高風(fēng)速序列的預(yù)測效果。
選擇風(fēng)速V和風(fēng)速變化率的偏差B作為狀態(tài)變量，建立狀態(tài)方程和測量方程為
權(quán)利要求
1.一種基于卡爾曼濾波融合的風(fēng)速序列預(yù)測方法，其特征在于，利用采集到的風(fēng)速序列構(gòu)造出風(fēng)速變化率序列，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對兩種序列進(jìn)行預(yù)測分析，并將預(yù)測結(jié)果利用卡爾曼濾波方法進(jìn)行融合，從而得到風(fēng)速的最優(yōu)預(yù)測估計結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種基于卡爾曼濾波融合的風(fēng)速序列預(yù)測方法，其特征在于，所述的風(fēng)速變化率序列{Aj可根據(jù)風(fēng)速序列為{VJ按式(I)求得
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種基于卡爾曼濾波融合的風(fēng)速序列預(yù)測方法，其特征在于，所述的卡爾曼濾波方法所需要的狀態(tài)方程和測量方程按式(2)和式(3)建立
4.根據(jù)權(quán)利要求1、3所述的一種基于卡爾曼濾波融合的風(fēng)速序列預(yù)測方法，其特征在于，根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對測試樣本的預(yù)測誤差的方差，求得系統(tǒng)過程噪聲協(xié)方差矩陣Q和測量噪聲的協(xié)方差矩陣R。
全文摘要
本發(fā)明屬于時間序列預(yù)測分析領(lǐng)域，具體為一種基于卡爾曼濾波融合的風(fēng)速序列預(yù)測方法。利用采集到的風(fēng)速序列構(gòu)造出風(fēng)速變化率序列，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對兩種序列進(jìn)行預(yù)測分析，并將預(yù)測結(jié)果利用卡爾曼濾波方法進(jìn)行融合，從而得到風(fēng)速的最優(yōu)預(yù)測估計結(jié)果。本發(fā)明主要用于風(fēng)速時間序列的預(yù)測分析領(lǐng)域中。
文檔編號G06F19/00GK102708305SQ20121020353
公開日2012年10月3日 申請日期2012年6月20日 優(yōu)先權(quán)日2012年6月20日
發(fā)明者修春波, 張欣 申請人:天津工業(yè)大學(xué)