[发明专利]一种可发电风资源的预测方法

摘要

本发明涉及一种可发电风资源的预测方法，包括以下步骤：以复相关系数为筛选依据，通过遍历所有可用测风序列的各种组合，以计算可用测风序列与平均风速序列的复相关系数，按照最大复相关系数选择模型输入，实现对可用测风序列的初步筛选，得到多维的有效测风序列；以典型相关分析方法为理论基础，对多维的有效测风序列进一步提取，将多维的测风序列降至一维；以及以降维后的测风序列作为模型输入，以风场平均风速作为模型输出，采用基于遗传算法的BP神经网络模型训练得到映射模型，最终将该映射模型应用于实时输入测风序列，实现可发电风资源的预测。本发明能够进一步提高可发电风资源的预估精度。

主权项

一种可发电风资源的预测方法，包括以下步骤：以复相关系数为筛选依据，通过遍历所有可用测风序列的各种组合，以计算可用测风序列与平均风速序列的复相关系数，按照最大复相关系数选择模型输入，实现对可用测风序列的初步筛选，得到多维的有效测风序列；以典型相关分析方法为理论基础，对多维的有效测风序列进一步提取，将多维的测风序列降至一维；以及以降维后的测风序列作为模型输入，以风场平均风速作为模型输出，采用基于遗传算法的BP神经网络模型训练得到映射模型，最终将该映射模型应用于实时输入测风序列，实现可发电风资源的预测。