基于灰色GMDH網(wǎng)絡(luò)組合模型的風(fēng)速預(yù)測(cè)

基于灰色GMDH網(wǎng)絡(luò)組合模型的風(fēng)速預(yù)測(cè)近年來(lái)，風(fēng)電發(fā)電已成為可再生能源中發(fā)展最為迅速的產(chǎn)業(yè)之一。而在風(fēng)電發(fā)電中，風(fēng)速具有較大的影響，其準(zhǔn)確預(yù)測(cè)可以是風(fēng)電場(chǎng)優(yōu)化發(fā)電的關(guān)鍵。因此，風(fēng)速預(yù)測(cè)一直是風(fēng)電場(chǎng)管理者和氣象工作者關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。

基于灰色GMDH網(wǎng)絡(luò)組合模型的風(fēng)速預(yù)測(cè)是目前比較流行的方法之一。該方法將灰色理論與GMDH（GroupMethodofDataHandling）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)結(jié)合起來(lái)，能夠提高模型的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。下面將詳細(xì)介紹該模型的原理以及其在風(fēng)速預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。

1.灰色理論的基本概念

灰色系統(tǒng)理論是一種新興的系統(tǒng)分析方法，它是在少量數(shù)據(jù)或信息不完全的條件下，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行建模、分析和預(yù)測(cè)的一種方法。它的核心思想是將一個(gè)不確定或缺乏信息的系統(tǒng)看作是含有若干已知信息和若干未知信息的系統(tǒng)，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行系統(tǒng)的建模和預(yù)測(cè)。

灰色系統(tǒng)理論中有兩個(gè)基本概念：灰色數(shù)和灰色模型。

灰色數(shù)是指一組數(shù)據(jù)或信息，其中一部分?jǐn)?shù)據(jù)或信息已知，另一部分?jǐn)?shù)據(jù)或信息不確定或未知?；疑珨?shù)分為一次灰色數(shù)和二次灰色數(shù)，分別包含有序數(shù)據(jù)數(shù)列和無(wú)序數(shù)據(jù)數(shù)列。

灰色模型是指將一個(gè)系統(tǒng)的信息、狀態(tài)和規(guī)律抽象為一個(gè)數(shù)學(xué)模型，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。常用的灰色模型有GM(1,1)、GM(2,1)等。

2.GMDH神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理

GMDH神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于數(shù)據(jù)的多項(xiàng)式模型建立方法。它可以自適應(yīng)地選擇最優(yōu)的輸入變量，構(gòu)建一個(gè)最小的多項(xiàng)式模型來(lái)描述輸入輸出之間的關(guān)系。GMDH神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以同時(shí)處理連續(xù)型和離散型變量，并且對(duì)于輸入數(shù)據(jù)的缺失和噪聲具有較強(qiáng)的容錯(cuò)能力。

GMDH神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模過(guò)程可以分為三個(gè)步驟：

（1）生成模型組：對(duì)于問(wèn)題的給定數(shù)據(jù)，使用不同的組合方式生成若干個(gè)模型，并評(píng)估其準(zhǔn)確性和復(fù)雜度。

（2）篩選模型：利用復(fù)雜度和準(zhǔn)確性兩個(gè)指標(biāo)，篩選出最優(yōu)模型，即擁有最少輸入變量的、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率最高的模型。

（3）驗(yàn)證模型：使用驗(yàn)證集檢驗(yàn)所構(gòu)建的最優(yōu)模型的預(yù)測(cè)能力，若預(yù)測(cè)精度符合要求，則該模型可應(yīng)用于未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。

3.灰色GMDH網(wǎng)絡(luò)組合模型的基本原理

灰色GMDH網(wǎng)絡(luò)組合模型是將灰色系統(tǒng)理論和GMDH神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)結(jié)合起來(lái)，構(gòu)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)分析方法。該方法首先對(duì)于灰色數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后利用GMDH神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)挖掘數(shù)據(jù)之間的非線性關(guān)系，并將其表示為多項(xiàng)式的形式。

灰色GMDH網(wǎng)絡(luò)組合模型的核心步驟如下：

（1）灰度處理：對(duì)于問(wèn)題的給定數(shù)據(jù)，進(jìn)行灰度處理，獲得一次灰色數(shù)或二次灰色數(shù)。

（2）數(shù)據(jù)分割：將所得到的灰色數(shù)序列進(jìn)行分割，分成訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。

（3）特征選擇：利用GMDH神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)地選擇最優(yōu)的輸入變量，構(gòu)建一個(gè)最小的多項(xiàng)式模型來(lái)描述輸入輸出之間的關(guān)系。

（4）模型評(píng)估：評(píng)估模型的準(zhǔn)確性、泛化能力和復(fù)雜度，并篩選出最優(yōu)模型。

（5）模型應(yīng)用：將所構(gòu)建的最優(yōu)模型用于未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。

4.灰色GMDH網(wǎng)絡(luò)組合模型在風(fēng)速預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

在風(fēng)電場(chǎng)中，風(fēng)速預(yù)測(cè)是必不可少的一項(xiàng)工作。傳統(tǒng)的方法主要采用統(tǒng)計(jì)模型或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，但預(yù)測(cè)精度有待提高?；疑獹MDH網(wǎng)絡(luò)組合模型是一種新的方法，能夠很好地解決風(fēng)速預(yù)測(cè)中存在的問(wèn)題。

具體地，在灰色GMDH網(wǎng)絡(luò)組合模型中，灰度處理過(guò)程可以將風(fēng)速時(shí)間序列轉(zhuǎn)換為一次灰色數(shù)或二次灰色數(shù)。然后將數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，并利用GMDH神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)地選擇最優(yōu)的輸入變量，構(gòu)建一個(gè)最小的多項(xiàng)式模型來(lái)描述風(fēng)速與氣象條件之間的關(guān)系。最后，對(duì)所構(gòu)建的最優(yōu)模型進(jìn)行評(píng)估，并將其用于未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。

實(shí)際應(yīng)用表明，灰色GMDH網(wǎng)絡(luò)組合模型的預(yù)測(cè)精度高，并且具有較強(qiáng)的泛化能力，能夠很好地適應(yīng)氣象條件的變化，對(duì)于風(fēng)電場(chǎng)的輸出功率的調(diào)節(jié)和優(yōu)化具有重要的意義。

總之，基于灰色GMDH網(wǎng)絡(luò)組合模型的風(fēng)速預(yù)測(cè)方法是目前在風(fēng)電領(lǐng)域較為流行的預(yù)測(cè)模型之一。它的優(yōu)點(diǎn)在于可以較好地解決數(shù)據(jù)缺失和噪聲干擾等問(wèn)題，具有較高的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。未來(lái)隨著氣象監(jiān)測(cè)技術(shù)和數(shù)據(jù)采集技術(shù)的不斷提高，這種方法也將會(huì)得到更廣泛的應(yīng)用。隨著風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，風(fēng)速預(yù)測(cè)成為了一個(gè)重要的課題。預(yù)測(cè)精確的風(fēng)速可以提高風(fēng)電的發(fā)電量和利用效率，減少風(fēng)電設(shè)備的損耗，同時(shí)也為風(fēng)電的管理和運(yùn)維提供了重要依據(jù)。本文將收集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析，以期為風(fēng)速預(yù)測(cè)提供參考和支持。

1.數(shù)據(jù)收集

本文收集了某個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)，包括風(fēng)速、風(fēng)向、溫度、氣壓、濕度、輻射等指標(biāo)，時(shí)間跨度為三年。

數(shù)據(jù)包含兩個(gè)文件：

（1）歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)

其中包含以下指標(biāo)：

|指標(biāo)|解釋|

|---|---|

|Date|時(shí)間戳|

|AirDensity|空氣密度|

|DewPoint|露點(diǎn)|

|Direction|風(fēng)向|

|Gust|陣風(fēng)|

|Humidity|濕度|

|Pressure|氣壓|

|Temperature|溫度|

|WindSpeed|風(fēng)速|(zhì)

（2）歷史天氣數(shù)據(jù)

其中包含以下指標(biāo)：

|指標(biāo)|解釋|

|---|---|

|Date|時(shí)間戳|

|CloudCover|云量|

|Conditions|天氣狀況|

|Humidity|濕度|

|Precipitation|降水|

|Pressure|氣壓|

|Temperature|溫度|

|WindDirection|風(fēng)向|

|WindGust|陣風(fēng)|

|WindSpeed|風(fēng)速|(zhì)

2.數(shù)據(jù)分析

我們將基于收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行多方面的分析，以期更好地理解和預(yù)測(cè)風(fēng)速。

2.1風(fēng)速時(shí)間序列分析

首先對(duì)風(fēng)速的時(shí)間序列進(jìn)行分析，找出其統(tǒng)計(jì)特征和周期性變化。

```python

importpandasaspd

importmatplotlib.pyplotasplt

data=pd.read_csv('wind_speed_data.csv')

#轉(zhuǎn)換時(shí)間戳格式

data['Date']=pd.to_datetime(data['Date'],unit='s')

#按年、月、日、小時(shí)進(jìn)行分組

data=data.set_index('Date').groupby(pd.Grouper(freq='Y')).mean()

data=data.reset_index()

#畫出風(fēng)速時(shí)間序列圖

fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,5))

plt.plot(data['Date'],data['WindSpeed'])

#設(shè)置x軸、y軸標(biāo)簽

ax.set_xlabel('Year')

ax.set_ylabel('WindSpeed')

#設(shè)置圖例

plt.legend(['WindSpeed'])

plt.show()

```

<divalign="center">

<imgsrc="/gh/PanJinquan/ImageHosting/blogs/20210918191306.png"/>

</div>

從圖中可以看出，風(fēng)速在2018年和2019年不斷波動(dòng)，整體呈現(xiàn)逐年增長(zhǎng)的趨勢(shì)，其中2019年的風(fēng)速較2018年有明顯提高。

2.2風(fēng)速與氣象條件的相關(guān)性分析

接下來(lái)我們將分析風(fēng)速與氣象條件之間的相關(guān)性，找出可能影響風(fēng)速變化的元素。

```python

importseabornassns

data=pd.read_csv('wind_speed_data.csv')

#篩選出需要的變量

data=data[['AirDensity','DewPoint','Direction','Gust','Humidity','Pressure','Temperature','WindSpeed']]

#計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣

corr=data.corr()

#畫出熱力圖

sns.heatmap(corr,annot=True,cmap="YlGnBu")

plt.show()

```

<divalign="center">

<imgsrc="/gh/PanJinquan/ImageHosting/blogs/20210918191731.png"/>

</div>

從熱力圖中可以看出，風(fēng)速與氣象條件中的多個(gè)指標(biāo)相關(guān)性較強(qiáng)，其中與風(fēng)速相關(guān)性較高的指標(biāo)為風(fēng)向和陣風(fēng)。此外，還可以看出幾個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)性，比如溫度與露點(diǎn)、濕度與氣壓等。

2.3風(fēng)向的頻數(shù)分析

接下來(lái)我們將對(duì)風(fēng)向進(jìn)行頻數(shù)分析，找出風(fēng)向的主要趨勢(shì)。

```python

importnumpyasnp

data=pd.read_csv('wind_speed_data.csv')

#轉(zhuǎn)換時(shí)間戳格式

data['Date']=pd.to_datetime(data['Date'],unit='s')

#按年、小時(shí)進(jìn)行分組

data=data.set_index('Date').groupby([pd.Grouper(freq='Y'),pd.Grouper(freq='H')]).mean()

data=data.reset_index()

#計(jì)算風(fēng)向的頻數(shù)

bins=np.arange(0,361,22.5)

labels=["N","NNE","NE","ENE","E","ESE","SE","SSE","S","SSW","SW","WSW","W","WNW","NW","NNW"]

data['Direction_Freq']=pd.cut(data['Direction'],bins,labels=labels)

freq=data.groupby('Direction_Freq').size().reset_index(name='Freq')

#畫出風(fēng)向頻數(shù)圖

fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,5))

sns.barplot(x='Direction_Freq',y='Freq',data=freq,ax=ax)

ax.set_xlabel('WindDirection')

ax.set_ylabel('Frequency')

plt.show()

```

<divalign="center">

<imgsrc="/gh/PanJinquan/ImageHosting/blogs/20210918192113.png"/>

</div>

從頻數(shù)圖可以看出，風(fēng)向主要分布在東南、南和西南方向，其中西南風(fēng)向稍微多一些，而東北風(fēng)向較為稀少。

2.4風(fēng)速與氣象條件的關(guān)系可視化

最后我們通過(guò)可視化的方式來(lái)觀察風(fēng)速與各氣象條件之間的關(guān)系。

```python

data1=pd.read_csv('wind_speed_data.csv')

data2=pd.read_csv('weather_data.csv')

#合并數(shù)據(jù)

data=data1.merge(data2,on='Date')

#繪制散點(diǎn)圖

sns.pairplot(data,vars=['AirDensity','DewPoint','Gust','Humidity','Pressure','Temperature','WindSpeed'],hue='Conditions')

plt.show()

```

<divalign="center">

<imgsrc="/gh/PanJinquan/ImageHosting/blogs/20210918192503.png"/>

</div>

從散點(diǎn)圖中可以看出，不同的氣象條件對(duì)風(fēng)速的影響有所不同，比如降雪和雷暴天氣下，風(fēng)速普遍較低，而晴朗和陰天天氣下，風(fēng)速則相對(duì)較高。同時(shí)，風(fēng)速與其他氣象條件之間的關(guān)系也不盡相同，比如溫度與風(fēng)速呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，而濕度和風(fēng)速則呈正相關(guān)。

3.結(jié)論

通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析，我們可以得出以下結(jié)論：

（1）風(fēng)速在三年內(nèi)呈逐年上升趨勢(shì)，其中2019年的風(fēng)速較2018年有明顯提高。

（2）風(fēng)向主要集中在東南、南和西南方向，其中西南風(fēng)向稍微多一些，而東北風(fēng)向相對(duì)較少。

（3）風(fēng)速與氣象條件之間存在著多種關(guān)系，不同的氣象條件對(duì)風(fēng)速的影響有所不同，同時(shí)，風(fēng)速與其他氣象條件之間的關(guān)系也不盡相同。

這些結(jié)論對(duì)風(fēng)速預(yù)測(cè)具有一定的參考意義，可以幫助我們更好地理解和預(yù)測(cè)風(fēng)速的變化趨勢(shì)和影響因素。在風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)營(yíng)管理中，風(fēng)速預(yù)測(cè)是一個(gè)非常重要的課題。精確的風(fēng)速預(yù)測(cè)可以大大提高風(fēng)電的發(fā)電量和利用效率，減少風(fēng)電設(shè)備的損耗，同時(shí)也為風(fēng)電的管理和運(yùn)維提供了重要依據(jù)。本文將結(jié)合一個(gè)案例，對(duì)風(fēng)速預(yù)測(cè)進(jìn)行分析和總結(jié)。

1.案例背景

某風(fēng)電場(chǎng)近年來(lái)設(shè)備故障率較高，經(jīng)風(fēng)電場(chǎng)相關(guān)人員調(diào)查，多數(shù)故障與天氣變化和風(fēng)速變化有關(guān)?？紤]到風(fēng)速預(yù)測(cè)的重要性，風(fēng)電場(chǎng)決定對(duì)風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測(cè)，并制定相應(yīng)的運(yùn)維管理策略，以提高設(shè)備的穩(wěn)定性和使用壽命。

2.數(shù)據(jù)收集

風(fēng)電場(chǎng)選擇了位于風(fēng)電場(chǎng)附近的氣象站作為數(shù)據(jù)收集源。氣象站每小時(shí)采樣一次，每次采樣包含風(fēng)速、風(fēng)向、溫度、濕度等氣象指標(biāo)。然后將數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗處理，對(duì)缺失值進(jìn)行填充，以確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。

3.數(shù)據(jù)分析

通過(guò)對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，我們可以確定預(yù)測(cè)模型的參數(shù)和方法，為預(yù)測(cè)模型的建立提供參考。

3.1風(fēng)速時(shí)間序列分析

首先，我們需要對(duì)風(fēng)速的時(shí)間序列進(jìn)行分析，找出其統(tǒng)計(jì)特征和周期性變化。

```python

importpandasaspd

importseabornassns

importmatplotlib.pyplotasplt

data=pd.read_csv('wind_speed_data.csv')

#轉(zhuǎn)換時(shí)間戳格式

data['timestamp']=pd.to_datetime(data['timestamp'],format='%Y-%m-%d%H:%M:%S')

#按年、月、日、小時(shí)進(jìn)行分組

data=data.set_index('timestamp').groupby(pd.Grouper(freq='H')).mean()

#畫出風(fēng)速時(shí)間序列圖

fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,5))

plt.plot(data.index,data['wind_speed'])

#設(shè)置x軸、y軸標(biāo)簽

ax.set_xlabel('Date')

ax.set_ylabel('WindSpeed')

#設(shè)置圖例

plt.legend(['WindSpeed'])

plt.show()

```

<divalign="center">

<imgsrc="/gh/PanJinquan/ImageHosting/blogs/20210918194908.png"/>

</div>

通過(guò)觀察風(fēng)速時(shí)間序列圖，可以看出風(fēng)速的變化趨勢(shì)，以及是否存在周期性變化和異常值。

3.2風(fēng)速與氣象因素的相關(guān)性分析

接下來(lái)，我們需要分析風(fēng)速與氣象因素之間的相關(guān)性，找出可能影響風(fēng)速變化的因素。

```python

#篩選出需要的變量

data=data[['wind_speed','wind_direction','temperature','humidity']]

#計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣

corr=data.corr()

#畫出熱力圖

sns.heatmap(corr,annot=True,cmap="YlGnBu")

plt.show()

```

<divalign="center">

<imgsrc="/gh/PanJinquan/ImageHosting/blogs/20210918195228.png"/>

</div>

通過(guò)分析風(fēng)速與氣象因素之間的相關(guān)性，可以定量地評(píng)估不同因素對(duì)風(fēng)速的影響程度，以指導(dǎo)建立預(yù)測(cè)模型和制定相應(yīng)的運(yùn)維管理策略。

3.3風(fēng)速預(yù)測(cè)模型

基于風(fēng)速時(shí)間序列和氣象因素相關(guān)性分析的結(jié)果，我們可以建立風(fēng)速預(yù)測(cè)模型。具體方法包括時(shí)間序列分析、回歸分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等。

```python

fromstatsmodels.tsa.ar_modelimportAR

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

#風(fēng)速時(shí)間序列預(yù)測(cè)

model=AR(data['wind_speed'])

result=model.fit()

pred=result.predict(start='2021-01-0101:00:00',end='2021-01-0102:00:00')

#回歸分析

reg_data=data[['temperature','humidity']]

reg_target=data['wind_speed']

reg_model=LinearRegression().fit(reg_data,reg_target)

reg_pred=