混沌支持向量机风速短期预测及其在pcDuino平台实现

摘要

近年来我国面临环境污染和能源供不应求的双重压力,绿色、低碳的风能发电技术被广泛大规模应用。考虑到风力发电的风电穿透特性的存在,因此对风速实施短期预测,并且依据预测风速对风力发电功率进行推算并提前采取措施可以保证电网安全稳定运行。本文采用了混沌相空间重构和支持向量回归结合的风速短期预测方法对某地风速数据进行了分析和预测,在pcDuino平台对风速短期预测进行了嵌入式实现。
　　首先,给出风和风速的基本概念以及一般意义上风速及风向变化规律,介绍了风能的利用和风力发电功率的计算,分析了实地采集到的风数据的风速和风向特性,讨论了支持向量机训练集样本个数的合理选取。
　　其次,引入混沌时间序列的相空间重构和判定时间序列混沌特性的方法,然后推导了支持向量线性和非线性回归的过程,给出将混沌相空间重构和支持向量机结合来进行风速短期预测的具体实施步骤。设计了具有GUI操作界面的风速预测系统,实现了风速预测中所需要的各种功能的一键实现,极大地提高了风速短期预测的效率。
　　再次,对风电场风速数据进行了预测分析,确定了将风速数据分解到X和Y方向进行预测的必要性,分别用互信息法和Cao方法对相空间重构参数进行求取,用交叉验证-分步搜索求取支持向量机最优参数组合,分析不同时间间隔下风速时间序列的混沌特性,用平均绝对测试误差和平均相对测试误差两个评价指标对预测模型进行考察。综合对比该预测结果与RBF神经网络和时间序列分析的预测结果,说明了PSR-SVM预测方法的优势和这种方法在短期风速短期预测中的有效可行性。
　　最后,通过pcDuino平台的Octave软件对风速短期预测进行了嵌入式实现,移植了风速短期预测代码,进行了PHWS/WD风速风向传感器同pcDuino连接、风速风向信号采集和预测代码的调试。

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1. 绪论

1.1课题研究背景

1.2课题研究的意义和价值

1.3风速短期预测极其国内外研究现状

1.4混沌时间序列预测国内外研究现状

1.5课题主要研究内容

1.6论文结构安排

2. 风的特性和风能利用

2.1风和风速

2.2风速变化特性

2.3风能

2.4风力发电功率

2.5实际风场风速数据采集和风速特性分析

2.6 本章小结

3. 混沌支持向量机预测技术

3.1混沌时间序列预测理论

3.2支持向量机回归

3.3混沌相空间重构和支持向量机结合的风速短期预测基本流程

3.4风速短期预测系统的Matlab GUIDE实现

3.5本章小结

4.相空间重构和支持向量机结合的风速短期预测实例仿真

4.1风速数据样本处理

4.2风速时间序列混沌特性的判定

4.3 PSR-SVM风速短期预测

4.4 RBF神经网络法风速短期预测

4.5时间序列分析法风速短期预测

4.6预测结果比较和讨论

4.7本章小结

5. 风速短期预测在pcDuino平台的实现

5.1目前常用的嵌入式平台介绍

5.2 GNU Octave软件

5.3 基于pcDuino平台的风速短期预测工作

5.4本章小结

6. 结论与展望

6.1论文工作总结

6.2论文不足与展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果

致谢