一种任意输入参数的风能预测系统和方法
专利汇可以提供一种任意输入参数的风能预测系统和方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种任意输入参数的 风 能 预测系统，包括历史数据输入模 块 、历史数据转换模块，数据分类模块、 训练数据 输入模块、训练模块、验证数据输入模块、预测模块、选择模块、标准化数据转换模块。通过该系统能够整合多种类型数据，用户可以输入多种参数，根据对历史数据标准化然后分析并产生专 门 为某地区准备的 预测模型 ，方法简单可靠，可以对未来短时间内的 风能 进行预测，从而给出最大、最小风能参数和变化范围。通过该方法将使 电网 减少备用容量、使 风 力 发电具有更高的品质和价值。，下面是一种任意输入参数的风能预测系统和方法专利的具体信息内容。
1.一种任意输入参数的风能预测系统，其特征在于包括：
历史数据输入模块，输入风能发电厂的历史数据，包括任意参数：风速、温度、天气、降雨、湿度；
历史数据转换模块，通过数据转换模型标准化数据，是将非标准的数值型数据和离散化数据转换为标准化的[-1, 1]之间的数据；
数据分类模块，将已经标准化的历史数据按4:1的比例进行类别划分，其中80%作为训练数据，20%作为验证数据；
训练数据输入模块，输入训练数据；
训练模块，将输入的训练数据，利用改进的向量机回归算法进行训练，产生回归向量机模型；
验证数据输入模块，输入验证数据；
预测模块，利用输入的验证数据，迭代到产生的回归向量机模型；步骤S308为选择模块，判定精度是否达标，即误差是否小于给定的阈值；
标准化数据转换模块，如果精度达标，将标准化数据转换为历史输入数据。
2.一种任意输入参数的风能预测方法，其特征在于包括如下步骤：
（1）输入历史数据，包括任意参数：风速、温度、天气、降雨、湿度；
（2）通过数据转换模型标准化数据，得到[-1, 1]之间的数据；
（3）将标准化数据按4:1的比例进行类别划分，80%为训练数据，20%为验证数据；
（4）输入训练数据；
（5）利用改进的向量机回归算法对输入训练数据进行训练，产生回归向量机模型；
（6）输入验证数据；
（7）利用产生的回归向量机模型进行验证；
（8）判定精度是否达标，即误差是否小于给定的阈值，如果精度达标，则将数据转化为原始数据；
（9）如果不达标，则重新回到初始位置。
3.根据权利要求2所述的一种任意输入参数的风能预测方法，其特征在于：所述的输入的历史数据，包括任意参数：风速、温度、天气、降雨、湿度，用一个N×M矩阵表示，其中N代表历史数据样本数量，M代表参数的数量，即多少种参数。
4.根据权利要求2所述的一种任意输入参数的风能预测方法，其特征在于：所述的通过数据转换模型标准化数据，是将非标准的数值型数据和离散化数据转换为标准化的[-1,
1]之间的数据，使得不同的数据之间可以整合进本方法之中，具体包含以下二种情况：
（1）对于数值型数据
标准化，需要将其映射到-1到+1之间，对输入的参数数据进行统计获得其均值μ 和标准差σ，对于任意一个数据x 其标准化的公式对应为：
通过该公式可以将任意一种基于数值的参数数据x 映射为[-1, 1]区间的标准化数据，其逆过程对应公式为：
通过该公式，可以将标准化的数据转换为真实数据；
（2）对于离散型的数据处理
某些地区的历史数据不够精确，采用有限的几种状态来进行形容，采用二进制编号的形式，每个二进制位对应一个新的输出属性，对于某地区的天气情况P 描述仅为晴天、小雨、大雨这3项，如下方式：
输入参数：P 输出参数：Pa1 Pa2
晴天 0 1
小雨 1 0
大雨 1 1
将1个离散型参数转换为两个参数内容为0~1的标准化数据。
5.根据权利要求2所述的一种任意输入参数的风能预测方法，其特征在于：所述的将标准化数据按一定比例进行类别划分，本方法中标准化数据的80%为训练数据，20%为验证数据，数据量大于500个。
6.根据权利要求2所述的一种任意输入参数的风能预测方法，其特征在于：所述的利用改进的向量机回归算法对输入训练数据进行训练，产生回归向量机模型，向量机回归算法需要解决向量机回归模型中的惩罚系数 、不敏感损失参数 及核函数中的宽度参数这三个参数，根据风电场实际场景需要，将标准化的训练数据随机分成 个大小相等的子集，先用其中 个子集作为训练样本，训练得到一个回归支持向量机模型，另外1个子集作为验证样本，计算得到误差，这样循环进行次，直到所有的 个子集都作为测试样本被预测一遍，取 次预测所得的误差的均值 作为性能指标，其中 和 可由下式表示：
其中， 代表实际风能值， 代表预测风能值，越小，说明模型预测
精度更高，然后将三个参数进行区间搜索，得到最优的结果，即最佳参数惩罚系数 、不敏感损失参数 及核函数中的宽度参数 。
7.根据权利要求2所述的一种任意输入参数的风能预测方法，其特征在于：所述的利用产生的回归向量机模型进行验证，首先取最佳参数惩罚系数 、不敏感损失参数 及核函数中的宽度参数 的值，将验证数据带入回归向量机模型，得到预测值。
8.根据权利要求2所述的一种任意输入参数的风能预测方法，其特征在于：所述的判定精度是否达标，即误差是否小于给定的阈值，如果精度达标，将数据转化为原始数据，添加任一预测参数P之后，测试模型的预测精度，如果添加参数P之后精度提高那么说明该参数对预测有帮助，需将其添加到模型之中，然后将参数数据转化为原始数据。
9.根据权利要求2所述的一种任意输入参数的风能预测方法，其特征在于：所述的判定精度如果不达标，则重新回到初始位置，添加任一预测参数P 之后，测试模型的预测精度，如果添加参数P 之后预测精度下降，说明该参数为冗余参数，不能将其添加到模型之中。
一种任意输入参数的风能预测系统和方法
技术领域
背景技术
（1）考虑因素少，预测精度低；
（2）各个风电场的情况不同，决定因素、能获得的数据的能力和精度也有所不同，一个风电场的模型在其它风电场未必能够成功预测；
（3）风电消纳最大化很难完成，因为无法全面反映风电出力形状特性，无法帮助调度人员快速判断特定风电出力曲线是否可被电力系统消纳；
因此需要一种任意输入多种参数信息的风能预测系统和方法，整合多种类型数据，在系统提示辅助下用户可以输入多种参数，系统自动根据历史数据分析并产生专门为某地区准备的预测模型，通过该方法可以对未来短时间内的风能进行预测，给出最大、最小风能参数和变化范围。通过该方法将使电网减少备用容量、使风电具有更高的品质和价值。
发明内容
（2）历史数据转换模块，通过数据转换模型标准化数据，是将非标准的数值型数据和离散化数据转换为标准化的[-1, 1]之间的数据；
（3）数据分类模块，将已经标准化的历史数据按4:1的比例进行类别划分，其中80%作为训练数据，20%作为验证数据；
（4）训练数据输入模块，输入训练数据；
（5）训练模块，将输入的训练数据，利用改进的向量机回归算法进行训练，产生回归向量机模型；
（6）验证数据输入模块，输入验证数据；
（7）预测模块，利用输入的验证数据，迭代到产生的回归向量机模型；
（8）选择模块，判定精度是否达标，即误差是否小于给定的阈值；
（9）标准化数据转换模块，如果精度达标，将标准化数据转换为历史输入数据。
（2）通过数据转换模型标准化数据，得到[-1, 1]之间的数据；
（3）将标准化数据按4:1的比例进行类别划分，80%为训练数据，20%为验证数据；
（4）输入训练数据；
（5）利用改进的向量机回归算法对输入训练数据进行训练，产生回归向量机模型；
（6）输入验证数据；
（7）利用产生的回归向量机模型进行验证；
（8）判定精度是否达标，即误差是否小于给定的阈值，如果精度达标，则将数据转化为原始数据；
（9）如果不达标，则重新回到初始位置。
具体实施方式
历史数据转换模块，通过数据转换模型标准化数据，是将非标准的数值型数据和离散化数据转换为标准化的[-1, 1]之间的数据；
数据分类模块，将已经标准化的历史数据按4:1的比例进行类别划分，其中80%作为训练数据，20%作为验证数据；
训练数据输入模块，输入训练数据；
训练模块，将输入的训练数据，利用改进的向量机回归算法进行训练，产生回归向量机模型；
验证数据输入模块，输入验证数据；
预测模块，利用输入的验证数据，迭代到产生的回归向量机模型；步骤S308为选择模块，判定精度是否达标，即误差是否小于给定的阈值；
标准化数据转换模块，如果精度达标，将标准化数据转换为历史输入数据。
精度更高。然后将三个参数进行区间搜索，得到最优的结果，即最佳参数惩罚系数 、不敏感损失参数 及核函数中的宽度参数 。
通过该公式可以将任意一种基于数值的参数数据x 映射为[-1, 1]区间的标准化数据。其逆过程对应公式为：
通过该公式，可以将标准化的数据转换为真实数据。
晴天 0 1
小雨 1 0
大雨 1 1
将1个离散型参数转换为两个参数内容为0~1的标准化数据。
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