目前,准确的风速预测是解决大规模风电安全高效并网的关键基础问题之一.本文将深度学习理论引入风速预报的回归问题研究,基于堆栈降噪自动编码器建立了多个具有不同隐含层数的混合型深信度网络回归模型,并利用风电场的实测风速数据进行四组不同季节风速日前预测实验,包括相同隐含层模型在不同训练测试上的对比实验和不同隐含层模型在同一测试集上的对比实验.实验结果表明:相同隐含层模型在4个测试集上的回归误差(MSE和MAE)随着预报步长的变化都相对比较平稳、波动性不大,即深信度网络模型的鲁棒性较好对数据集的敏感性不强;预报误差随着隐含层数变化具有一定规律,即深信度网络模型对于同一测试集上存在一个最优的隐含层数能够使预报误差最小.最后,针对相同的训练测试集,采用典型常用的支持向量回归机进行风速日前日前对比实验,预报误差统计效果均比混合型深信度网络的差.因此,深信度网络可以通过其强大的非线性映射能力自动提取风速的复杂变化模式,从而有效提高回归模型的预测精度和鲁棒性.这为深度特征学习方法在风速预测中的实际应用奠定了一定的基础.
风速 日前预测 深度学习 自动编码器 混合型 深信度网络