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一种基于CNN-LSTM风向预测的风电机组偏航控制方法
摘要
针对风电机组偏航控制中的风向预测问题，本文提出一种新的预测方法——基于CNN-LSTM的风向预测。首先，本文介绍了传统的风向预测算法和存在的问题。其次，我们提出了一种基于CNN-LSTM的风向预测方法，并详细叙述了其实现流程和具体步骤。最后，本文通过实验验证了该方法的准确性和有效性，在噪声干扰、数据短期变化等情况下均能取得良好的预测效果。
关键词：风能，风电机组，偏航控制，风向预测，CNN-LSTM，神经网络
Abstract
Inordertosolvetheproblemofwinddirectionpredictioninwindturbineyawcontrol,thispaperproposesanewpredictionmethod-winddirectionpredictionbasedonCNN-LSTM.Firstly,thispaperintroducesthetraditionalwinddirectionpredictionalgorithmandtheexistingproblems.Secondly,weproposeawinddirectionpredictionmethodbasedonCNN-LSTM,anddescribeindetailitsimplementationprocessandspecificsteps.Finally,thispaperverifiestheaccuracyandeffectivenessofthemethodthroughexperiments,andcanachievegoodpredictionresultsinnoiseinterference,short-termdatachangesandothersituations.
Keywords:windpower,windturbine,yawcontrol,winddirectionprediction,CNN-LSTM,neuralnetwork
1.引言
随着全球对环保和可持续能源的需求日益增加，风能作为一种重要的可再生能源得到了越来越广泛的应用。风能转换系统包括风能涡轮机和控制系统。在风能涡轮机的控制中，偏航控制是非常重要的一环，它能够有效地增加风能涡轮机捕捉风能的效率，提高整个系统的发电量。偏航控制的目标是将风能涡轮机的叶轮面对风方向，以最大化发电量。在偏航控制中，一个关键的问题是如何准确地预测风向，以便将叶轮正确调整到风的方向。
2.风向预测的传统方法
目前，风向预测的传统方法主要包括统计学方法、机器学习方法和物理方法。统计学方法主要是对历史气象数据进行分析，提取出不同月份、季节、地点等的气象特征，来推测未来的风向。机器学习方法主要是应用人工神经网络、支持向量机等机器学习算法进行训练，从而预测未来的风向。物理方法则是通过数学建模的方式，根据风场、大气环境、地方地形等因素来推导出气象变量的时间变化规律，从而确定未来的风向。
然而，这些传统方法在预测精度、鲁棒性、短期预测等方面存在一定缺陷。例如，对于统计学方法，它可能无法准确估计非线性因素的影响，对机器学习方法，在数据量不足或样本不足的情况下可能失效。因此，这些方法可能无法在实际偏航控制中提供准确且可靠的预测结果。
3.基于CNN-LSTM的风向预测方法
为了提高风向预测的准确性和鲁棒性，本文提出了一种基于CNN-LSTM的风向预测方法。该方法将卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)进行融合，通过对风向历史数据的学习和归纳来预测未来的风向。CNN可以有效地提取风向数据中的空间和时间特征，LSTM可以处理风向之间的时间相关性。该方法的主要步骤如下：
步骤1：数据预处理
首先，我们将实际获取的风向时间序列数据进行预处理，包括数据清洗、归一化、分段和数据转换。数据清洗是为了去除数据中的异常值和噪声，归一化是为了将不同数值范围的数据归一化到相同范围，从而方便进行数据分析和比较。分段是为了对时间序列数据进行时间窗口的划分，从而可以将数据分为训练集和测试集。数据转换则是为了将时间序列数据转换为可处理的格式，如张量。
步骤2：构建模型
然后，我们构建基于CNN-LSTM的风向预测模型。该模型包括两层，即卷积层和长短时记忆网络层。卷积层用于提取输入数据的时间和空间特征，可帮助模型学习到风向的变化趋势和周期性。长短时记忆网络层则可以处理序列数据之间的时间相关性，从而进行有效的时间预测。最后，我们将LSTM网络的输出连接到一个全连接层，以得到最终的风向预测结果。
步骤3：模型训练
接下来，我们使用已经预处理的数据，对构建好的模型进行训练。在训练过程中，我们使用误差反向传播(Back-Prop