?1 簡介

風能,作為一種重要,有潛力,無污染,可再生、可持續的能源,已經成為全球發電最為迅速的能源之一,越來越受到世界各國的青睞。近年來,為緩解能源短缺問題,改善環境,實現經濟乃至人類的可持續發展,世界各國紛紛大力發展風能資源。然而,在實際操作中,風能固有的波動性和間歇性通常會增加風能入網的難度,致使風電場輸出功率不穩定,嚴重影響輸出的電能質量,大大增加了電網安全性和穩定性運行風險,因此,風速預測在風電相關工作中至關重要,準確、可靠的預測結果不僅有利于調度人員事先掌握風電場的功率變化情況,及時制定調度運行計劃,提高能量轉換效率、降低風險,增加發電量等,同時也有利于風電并網穩定運行和有效消納,對可能存在影響電網安全穩定運行的風險及時預警,從而避免風電功率隨機波動造成電能損耗甚至電網崩潰。近年來,國內外學者進行了大量風速預測相關研究,風速預測水平得到一定程度的提升。單一預測模型雖簡單容易實施,但其預測精度往往較低,難以滿足風電場發電的需求。相比之下,基于優化算法和數據分解法的混合預測模型對風速預測性能有很大的提升。然而,現有的模型只是使用單目標優化算法,針對預測模型精度的提高,很少關注預測結果穩定性的增強,涉及多目標優化算法的混合預測模型更是少之又少。因此,這些模型往往會降低預測結果的穩定性,對風電場發電以及風電并網的安全性和穩定性帶來巨大的挑戰。針對如上問題,本文構建出一個基于布谷鳥算法和Elman神經網絡的混合預測模型，本文所提出的混合預測模型不僅可以降低預測誤差,提高風速預測精度,增強預測結果的穩定性,同時對風電場發電的完善,發展以及風電并網安全管理也大有裨益。

Elman 神經網絡是一種局部反饋遞歸神經網絡，包括輸入層、隱藏層、承接層和輸出層，由于其良好的動態記憶和時變能力，自1990年Elman首次提出以來，Elman神經網絡在時間序列預測中得到了廣泛的應用，但由于隨機選擇初始值和閾值，且采用梯度下降法尋優，其網絡學習速度較慢且預測的精度比較低。本文利用CS算法 優化 Elman神經網絡的初始權值及閾值，提高了 Elman 神經網絡的預測精度。

第一步 初始化 Elman 網絡

總結

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