灰色系统在风力预测中的应用

摘 要：文章分析了灰色系统理论在风能预测中的应用，希望可以为相关工作提供借鉴。

关键词：灰色系统；风力预测；应用

1 背景介绍

全球变暖问题日益严重，风能作为一种新型的清洁能源正快速发展。但风能具有随机性强，不稳定的特点，这一切都制约着风能的大规模发展。而对风能的有效预测可以使人们得以合理安排风能的使用，提供预警，对风能的发展起到促进作用。文章将讨论灰色系统理论在风能预测中的应用。

灰色系统理论1982年由华中理工大学邓聚龙教授首先提出，是一种研究少数据、贫信息不确定性问题的新方法。主要解决一些包含未知因素的特殊领域的问题，被广泛应用于农业、地质、气象等学科。

2 GM（1，1）模型

灰色系统预测为一时间序列预测模型，具体流程如下：

定义历史功率数据序列为

（1）

对原始数据进行累加处理得到

（2）

（3）

设x（1）满足一阶微分方程

（4）

式（4）中a为灰色系数，b为灰色控制系数。其计算方式如式（5）所示：

（5）

式（5）中B，Y的定义如式（6），（7）所示

（6）

（7）

其中，-z（1）（i）为x（1）（k）与x（1）（k-1）的平均数，再由式（4）可得：

（8）

其中 为GM（1，1）的拟合序列，而

为模型预测出的风电功率输出值，对于文章所研究的短期预测，我们仅取三个预测值。

3 预测模型的应用

使用华北某风场下午13：00至17：00的4小时的风电数据，分别用5分钟与15分钟作为采样周期，对模型进行检测。结果如图1所示：

由图1可以看出，预测结果与原始数据趋势基本相同。相比于15分钟预测数据，5分钟预测数据更接近真实值。可推测，采样频率越高，短期预测的精确度越高。

为进一步证明，引入误差系数I，其计算方式如式（9）所示，其中t为时间。

（9）

由式（9）可以看出，当I越小，预测结果越准确。计算结果如表1所示，评价标准如表2所示。

表1 结果对比

表2 评测标准

由表1可得，5分钟采样的预测结果要好于15分钟预测结果，推测成立。

4 结束语

本模型使用灰色系统中的GM（1，1）模型对短期风电功率进行预测。经检验可知，当使用5分钟采样数据时，预测结果较为准确。可知本模型的在风电功率短期预测方面具有良好的应用前景。

参考文献

[1]Liu Sifeng， Jeffrey Forrest， Yang Yingjie. A Brief Introduction to Grey Systems Theory， Grey Systems and Intelligent Services （GSIS）[C].2011 IEEE International Conference on：1-9.

[2]Li Jia， Wang Baoyi ， Zhang Baosheng.Application of Improved Grey Prediction Model to Petroleum Cost Forecasting[J].Petroleum Science，2006， 2（3）：89-92.