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基于神经网络与时间序列的风速预测研究的开题报告 一、选题背景 随着能源需求不断增加,风电作为可再生能源的一种,受到越来越多的关注。然而,由于风速波动性较大,风力发电系统的稳定性和可靠性受到了很多的制约。因此,基于风速数据的准确预测,对风力发电系统的正常运行及优化具有非常重要的作用。 当前,风速预测方法主要分为物理模型和数据驱动模型两类。物理模型需要建立完整的风力发电系统模型,耗费巨大的计算资源和人力,而数据驱动模型利用风速数据通过数学模型计算和分析,不需要建立系统模型,因此是一种经济有效的方法。近年来,人工神经网络是数据驱动模型中应用广泛的一种方法,可以通过历史风速数据训练出模型,用于预测未来的风速变化。 二、研究内容 本文将采用基于神经网络与时间序列的方法,建立风速预测模型,预测下一时刻风速的变化情况。具体研究内容如下: 1.收集历史风速数据,并进行数据预处理。数据预处理主要包括数据清洗、异常值处理、缺失值处理等步骤。 2.利用时间序列模型对数据进行分析和建模,比如自回归滑动平均模型(ARIMA)、季节性自回归滑动平均模型(SARIMA)等,并对建模结果进行评估和选择最优模型。 3.利用前期处理好的数据和时间序列模型,建立神经网络模型。在神经网络的结构设计方面,采用多层感知机(MultilayerPerceptron,MLP)和循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)等结构,以及应用梯度下降等优化算法,对模型进行调参和训练。 4.通过对比神经网络模型和时间序列模型等方法的预测结果,评估神经网络模型的效果和准确性,并对模型进行调整和优化。 三、研究意义 本文研究的基于神经网络与时间序列的风速预测方法,能够提高风力发电系统的稳定性和可靠性,为运维管理提供了很多有力的支持。具体的意义如下: 1.有利于企业制定有效的风电运行策略,保障了风力发电设备的安全运转。 2.能够提高风电系统的利用率及经济效益,为企业实现可持续发展提供了基础保障。 3.此项技术还能为气象预报和交通运输等领域提供参考,具有广阔的应用前景。 四、研究方法及预期结果 本文将主要采用收集的历史风速数据,通过预处理、时间序列模型分析、神经网络模型构建等步骤,建立基于神经网络与时间序列的风速预测模型,并对模型进行评估和优化。具体研究方法如下: 1.首先,通过对收集到的历史风速数据进行预处理,将数据处理成可用于模型训练和预测的数据。 2.然后,利用时间序列模型对数据进行分析和建模,比如ARIMA模型等。在建立时间序列模型过程中,对建模结果进行评估和选择最优模型。 3.利用前期处理好的数据和时间序列模型,建立神经网络模型,并对模型进行调优和训练。在神经网络的结构设计方面,采用MLP和RNN等结构,并应用梯度下降等算法进行优化。 4.最后,通过对比神经网络模型和时间序列模型等方法的预测结果,评估神经网络模型的效果和准确性,并对模型进行调整和优化。 预期结果是:建立一种高精度的基于神经网络与时间序列的风速预测模型,能够提高风力发电系统的稳定性和可靠性,为企业的运营管理提供有力的支持。