由能見與新能源門共同舉辦的第一期“新能源功率預(yù)測技術(shù)沙龍”已于9月22日圓滿落下帷幕。在本次的技術(shù)沙龍活動(dòng)中，不僅有東潤環(huán)能、國能日新、清軟創(chuàng)新等主流功率預(yù)測廠商的齊聚，還有來自投資界，研究界的多位專業(yè)人士出席，共同就新能源功率預(yù)測技術(shù)展開熱烈的討論與分享。來自北京東潤環(huán)能科技股份有限公司的美女算法技術(shù)經(jīng)理朱格利為大家分享了“風(fēng)速多步預(yù)測模型”的相關(guān)知識和經(jīng)驗(yàn)。具體內(nèi)容包括：風(fēng)速多步預(yù)測模型的算法介紹、風(fēng)速多步預(yù)測模型的建立、風(fēng)速多步預(yù)測模型的適用性分析以及風(fēng)速多步預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果分析等。下面就讓我們跟隨美女技術(shù)經(jīng)理的腳步，一起走進(jìn)“風(fēng)速多步預(yù)測模型”。 　　
　　一、風(fēng)速多步預(yù)測模型算法簡介
　　
　　風(fēng)速多步預(yù)測模型(CS-FS-WRF-E model)是基于WRF模擬結(jié)果集合(WRF Ensemble，簡稱WRF-E )、一種新型模糊系統(tǒng)(Fuzzy System，簡稱FS)以及布谷鳥搜索算法(Cuckoo Search algorithm，簡稱CS)構(gòu)成的組合預(yù)測模型。 　　
　　WRF集合(WRF-E)是一種完全可壓非靜力模式，采用Arakawa C網(wǎng)格，集數(shù)值天氣預(yù)報(bào)、大氣模擬及數(shù)據(jù)同化于一體，能夠更好的改善對中尺度天氣的模擬和預(yù)報(bào)。
　　
　　模糊系統(tǒng)(Fuzzy System，F(xiàn)S)是基于多元線性回歸的概念提出的，用以計(jì)算每個(gè)子集的模糊隸屬度，選取隸屬度大的子集成員構(gòu)成最終的風(fēng)速預(yù)測結(jié)果。在預(yù)測階段沒有觀察數(shù)據(jù)時(shí)，此種方法可以用來評估集合方法中每個(gè)子集的有效性。
　　
　　用來評估每組WRF模擬值的有效性。布谷鳥搜索算法(Cuckoo Search algorithm，CS)是一種人工智能算法，靈感來自于布谷鳥種群特殊的生活方式，該算法具有以下特點(diǎn)：第一，具有很快的收斂速度，終止迭代次數(shù)明顯少于遺傳算法和粒子群算法，計(jì)算效率是遺傳算法和粒子群算法的四倍以上;第二，計(jì)算過程中能夠及時(shí)釋放計(jì)算機(jī)內(nèi)存，內(nèi)存占有量少。因此布谷鳥算法優(yōu)于遺傳算法和粒子群算法。通過布谷鳥搜索算法訓(xùn)練得出FS輸出的不同風(fēng)速序列的最佳權(quán)重，從而得到最終的預(yù)測風(fēng)速結(jié)果。
　　
　　二、風(fēng)速多步預(yù)測模型的建立 　　
　　風(fēng)速多步預(yù)測模型(CS-FS-WRF-E)算法的輸入值為WRF模擬值以及測風(fēng)塔的歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)，輸出值為預(yù)測風(fēng)速數(shù)據(jù)。具體實(shí)現(xiàn)分為三步：第一步，WRF模式的M組風(fēng)速序列通過FS系統(tǒng)篩選組合得到m組新的風(fēng)速序列(m<M)，理想狀態(tài)是新的風(fēng)速序列是原風(fēng)速序列中預(yù)測最優(yōu)序列;第二步，測風(fēng)塔的歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)和第一步得到的m組新的氣象數(shù)據(jù)通過CS算法訓(xùn)練得到最優(yōu)權(quán)重W;第三步，利用FS系統(tǒng)將WRF的M組預(yù)測風(fēng)速序列初步處理得到m組新的風(fēng)速序列，結(jié)合第二部得到的最優(yōu)權(quán)重W，加權(quán)得到最終的風(fēng)速預(yù)測序列。其中第一、二步針對的是歷史數(shù)據(jù)，第三步是對預(yù)測氣象的處理。
　　
　　三、預(yù)測模型的適用性分析
　　
　　風(fēng)速多步預(yù)測模型(CS-FS-WRF-E)算法可廣泛應(yīng)用于不同地區(qū)的眾多風(fēng)電場。風(fēng)速多步預(yù)測模型(CS-FS-WRF-E)算法在提出之時(shí)，所用的數(shù)據(jù)為山東省某風(fēng)電場站點(diǎn)數(shù)據(jù)，為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型的適用性，東潤環(huán)能選取了下墊面和氣候條件均與之不同的寧夏地區(qū)某風(fēng)電場進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果顯示，風(fēng)速多步預(yù)測模型仍具有很好的預(yù)報(bào)能力。 　　
　　四、風(fēng)速多步預(yù)測模型預(yù)測結(jié)果分析
　　
　　以4類氣象源NWP(包括NWP1、NWP2、NWP3和NWP4)替代WRF模式結(jié)果，則CS-FS-WRF-E預(yù)測變?yōu)?CS-FS-NWP-E。 　　
　　經(jīng)過實(shí)際測試，結(jié)果表明4種氣象源選擇2種或者3種的多步預(yù)測算法效果最好;綜合來看，氣象源質(zhì)量差異不是很大的情況下，氣象源越多，風(fēng)速多步預(yù)測方法結(jié)果越好。這種通過多次篩選組合的算法，保證了預(yù)測結(jié)果的穩(wěn)定性，同時(shí)能很好的解決單一氣象源的預(yù)測不穩(wěn)定性帶來的困難。算法預(yù)測新能源未來，優(yōu)秀敏捷算法在大數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)代必定將煥發(fā)其數(shù)據(jù)價(jià)值!