The invention discloses a micro meteorological monitoring system and method based on the improved NARX neural network, which includes: collecting the historical data of relevant parameters required for micro meteorological monitoring; normalizing the collected data; inputting the processed data as training samples into the improved NARX neural network for training; and determining the NARX God by specifying the network performance evaluation function Through the optimization effect of the weight and threshold of the network prediction model, the test sample is input into the trained improved NARX neural network, and the output value is inverse normalized to obtain the actual prediction value; the invention uses the IR algorithm to make the network weight obtained by the training smaller, the network response tends to be smooth, and the possibility of over fitting is reduced, and the improved NARX neural network model is established for the weather The trend of change is predicted, and the output of new energy stations is accurately predicted based on meteorological data.
【技术实现步骤摘要】
一种基于改进的NARX神经网络微气象监测系统及方法
本专利技术涉及无线传感网
,具体地,特别是涉及一种基于改进的NARX神经网络微气象监测系统及方法。
技术介绍
近年来,我国的风电、光伏等新能源发电迎来了爆发式增长,装机容量不断攀升,然而新能源发电与火力发电不同,其场站的选址分散,而且地处偏远,周边自然环境通常较为恶劣,交通不畅,定期检修设备的难度大;且新能源发电受气象条件影响较大,通过对气象变化的趋势进行预测,实现基于气象数据的对新能源场站出力精确预测,可以提高新能源发电供电质量和供电可靠性;目前对于输电线路的微气象监测主要依靠气象部门,但其提供的数据往往繁杂且数据精度不适用于新能源发电监测,难以满足实际需要,其与监控中心如何稳定、高效的进行数据通信也是亟待解决的问题;另外,收集的大量数据如何进行数据分析运算,实现对新能源场站出力精确预测也非常关键。
技术实现思路
针对以上现有技术中的不足,本专利技术的目的在于提供一种低复杂度、自组织、低功耗、低数据速率、低成本的基于改进的NARX神经网络的微气象监测系统。本专利技术的技术方案如下:一种基于改进的NARX神经网络的微气象监测系统,其包括若干设置于输电线路上的终端数据采集节点、汇聚节点、远程数据传输网络及远端监测主站;所述终端数据采集节点包括微气象传感器、数据存储模块、数据通信模块、处理模块、训练模块、计算输出模块及电源模块,各模块和中央控制器单元通过I2C通讯协议通讯,每16s完成一次各气象测量传感器的数据信息汇总,并生成报文,通过 ...
【技术保护点】
1.一种基于改进的NARX神经网络的微气象监测系统,其特征在于:它包括若干设置于输电线路上的终端数据采集节点、汇聚节点、远程数据传输网络及远端监测主站;所述终端数据采集节点包括微气象传感器、数据存储模块、数据通信模块、处理模块、训练模块、计算输出模块及电源模块;所述处理模块,对采集到的数据进行归一化处理;所述训练模块,将处理后的数据作为训练样本输入到改进NARX神经网络中进行训练;计算输出模块,将测试样本输入到训练好的改进NARX神经网络中,并将输出值进行反归一化,得到实际预测值;各模块和中央控制器单元通过I2C通讯协议通讯,每16s完成一次各气象测量传感器的数据信息汇总,并生成报文,通过数据通信模块发送至前置数据采集服务器。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于改进的NARX神经网络的微气象监测系统,其特征在于:它包括若干设置于输电线路上的终端数据采集节点、汇聚节点、远程数据传输网络及远端监测主站;所述终端数据采集节点包括微气象传感器、数据存储模块、数据通信模块、处理模块、训练模块、计算输出模块及电源模块;所述处理模块,对采集到的数据进行归一化处理;所述训练模块,将处理后的数据作为训练样本输入到改进NARX神经网络中进行训练;计算输出模块,将测试样本输入到训练好的改进NARX神经网络中,并将输出值进行反归一化,得到实际预测值;各模块和中央控制器单元通过I2C通讯协议通讯,每16s完成一次各气象测量传感器的数据信息汇总,并生成报文,通过数据通信模块发送至前置数据采集服务器。
2.根据权利要求1所述一种基于改进的NARX神经网络的微气象监测系统,其特征在于:微气象传感器包括风速、风向、雨量、光照、紫外强度、温度、湿度、气压传感器。
3.一种基于改进的NARX神经网络的微气象监测方法,其特征在于:包括如下步骤:
步骤A,采集微气象监测所需相关参数的历史数据;
步骤B,对采集到的数据进行归一化处理;
步骤C,将处理后的数据作为训练样本输入到改进的NARX神经网络中进行训练;并通过指定网络性能评价函数确定NARX神经网络预测模型的权值和阈值的优化效果;
步骤D,将测试样本输入到训练好的改进NARX神经网络中,并将输出值进行反归一化,得到实际预测值;
所述的归一化公式为:
其中:
为归一化后的数据;
xi为归一化前的数据;
xmax和xnim分别为变量x的最大值和最小值;
所述对改进的NARX神经网络预测模型进行训练的方法为改进的正则化算法;
所述改进的正则化算法的网络性能评价函数为:
F(w)=(1-γ)ED+γEW
式中:
F(w)为网络性能评价函数值;
w为权值;
γ为修正因子,0≤γ≤1,取值0.3;
EW为网络所有权值或阈值的平方和;
ED为网络误差的平方和;
所述EW和ED的计算公式分别为:
为第p对输入输出样本数据...
【专利技术属性】
技术研发人员:顾阳,张亮,戴欣,王新迪,孙宏斌,史继芳,袁青,
申请(专利权)人:国网江苏省电力有限公司金湖县供电分公司,国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司,南京工程学院,
类型:发明
国别省市:江苏;32
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