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Wind speed prediction by chaotic operator network based on Kalman Filter
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资源说明：本文介绍了一种基于混沌算子网络和卡尔曼滤波器的风速预测模型。在可再生能源领域，特别是风能的发展中，风速的准确预测具有极其重要的意义。风能作为一种清洁的能源，具有环保且可持续的优势，全球范围内的风能开发已得到广泛的关注和应用。然而，风速的间歇性和随机波动性给电力系统的稳定性和经济性带来了巨大的挑战。因为风速的变化会影响电网的供电能力，进而对电网的运行稳定性与经济效益造成负面影响。
研究表明，风速序列中存在着一定的规律性和确定性，这使得风速具有可预测性。为了应对这一挑战，研究人员提出了采用混沌算子网络结合卡尔曼滤波器的新颖预测方法。在该预测模型中，首先利用混沌算子构成预测网络，通过相空间重构理论来构建训练样本，使用遗传算法来优化网络中的混沌算子控制参数，从而改变网络的动态特性以接近预测系统，实现风速序列的动态预测。此外，该网络还可以预测风加速度序列，然后通过卡尔曼滤波器对两个序列的预测结果进行融合，得到风速序列的最优估计预测结果。这种方法比单独采用的每一种方法所得结果都要优越。
模拟结果显示，提出的预测网络比BP神经网络具有更低的计算成本，并且在预测性能上优于BP神经网络和自回归积分滑动平均模型（ARIMA）。卡尔曼滤波器进一步提高了预测性能。
文章还提到了风速预测的重要性以及利用风能作为主要可再生能源之一的全球发展趋势。在风能的研究中，解决风速间歇性和随机波动性问题对于风能的大规模并网和电网的稳定运行至关重要。作者指出，通过采用先进的预测技术，可以减少风速波动对电网的影响，从而提升电网的经济性和可靠性。
该研究由国家自然科学基金项目支持，发表于2013年《中国科学》（技术科学版）上。作者徐春波和郭福辉来自天津工业大学电气工程与自动化学院的先进电气工程与能源技术重点实验室。该研究成果不仅在理论上具有创新性，而且在实践中也具有广泛的应用价值，特别是在风能开发和电网运行管理中具有重大意义。
关键词包括风速、混沌、预测、遗传算法、卡尔曼滤波器。通过这些关键词，我们可以知道该研究聚焦于使用混沌理论与先进计算技术来提升风速预测的准确性，并且采用遗传算法来优化模型参数，进而通过卡尔曼滤波器整合不同预测结果以得到更加精确的预测。
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