第四章 實驗與分析
4.5 氣象預報結合類神經網路預測
類神經網路預測機制的設計，使用 6 個輸入值、6 個神經元與 1 個輸 出，隱藏層轉換函數為非線性雙曲轉換函數之類神經網路模型，進行領前 1~48 小時之風速預測，其中 6 個輸入是指前 3 個小時的過去的歷史風速 資料，再加上 AccuWeather 提供未來 3 個小時的氣象預報資料，1 個輸出 為未來 1 個小時的風速值，並使用均方誤差(MSE)作為性能指標，下圖 4-53、圖 4-54 代表著金門風機氣象預報結合類神經網路收斂圖。
圖 4-53 金門 1 號風機氣象預報結合類神經網路收斂圖
圖 4-54 金門 2 號風機氣象預報結合類神經網路收斂圖
以 103.04.26~103.07.09 時間區間，利用台電綜合研究所金門風機之風 速資料，扣除風機故障之資料後，金門 1 號風機共有 1610 筆資料，其中 1410 筆作為網路學習資料，200 做為學習後驗證資料，圖 4-55 將預測結
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果呈現，圓圈的線是金門 1 號風機實際風速的資料，*字號的線是使用類 神經網路預測資料，方塊的線是代表氣象預測的資料，該圖是從 103.07.08 00:00 開始預測，直條為預測的起始點，右邊的是未來 1~48 小時預測值，
左邊的是過去領前一小時的預測值，圖 4-56 將風速預測的結果轉換成風 量，該圖是從 103.07.08 00:00 開始預測，直條為預測的起始點，右邊的是 未來 1~48 小時預測值，左邊的是過去領前一小時的預測值。
圖 4-55 金門 1 號風機 ACCU+BP 領前 48 小時預測
圖 4-56 金門 1 號風機 ACCU+BP 領前 48 小時發電量預測圖
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金門 2 號風機共有 1630 筆資料，其中 1430 筆作為網路學習資料，
200 做為學習後驗證資料，圖 4-57 將預測結果呈現，圓圈的線是金門 2 號 風機實際風速的資料，*字號的線是使用類神經網路預測資料，方塊的線 是代表氣象預測的資料，該圖是從 103.07.08 00:00 開始預測，直條為預 測的起始點，右邊的是未來 1~48 小時預測值，左邊的是過去領前一小時 的預測值，圖 4-58 將風速預測的結果轉換成風量，該圖是從 103.07.08 00:00 開始預測，直條為預測的起始點，右邊的是未來 1~48 小時預測值，
左邊的是過去領前一小時的預測值。
圖 4-57 金門 2 號風機 ACCU+BP 領前 48 小時預測
圖 4-58 金門 2 號風機 ACCU+BP 領前 48 小時發電量預測圖
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圖 4-59 金門 1 號風機 ACCU+BP 領前 1~6 小時預測結果散佈圖
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圖 4-60 金門 1 號風機 ACCU+BP 領前 7~12 小時預測結果散佈圖
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圖 4-61 金門 1 號風機 ACCU+BP 領前 13~18 小時預測結果散佈圖
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圖 4-62 金門 1 號風機 ACCU+BP 領前 19~24 小時預測結果散佈圖
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圖 4-63 金門 1 號風機 ACCU+BP 領前 25~30 小時預測結果散佈圖
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圖 4-64 金門 1 號風機 ACCU+BP 領前 31~36 小時預測結果散佈圖
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圖 4-65 金門 1 號風機 ACCU+BP 領前 37~42 小時預測結果散佈圖
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圖 4-66 金門 1 號風機 ACCU+BP 領前 43~48 小時預測結果散佈圖
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圖 4-67 金門 2 號風機 ACCU+BP 領前 1~6 小時預測結果散佈圖
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圖 4-68 金門 2 號風機 ACCU+BP 領前 7~12 小時預測結果散佈圖
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圖 4-69 金門 2 號風機 ACCU+BP 領前 13~18 小時預測結果散佈圖
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圖 4-70 金門 2 號風機 ACCU+BP 領前 19~24 小時預測結果散佈圖
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圖 4-71 金門 2 號風機 ACCU+BP 領前 25~30 小時預測結果散佈圖
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圖 4-72 金門 2 號風機 ACCU+BP 領前 31~36 小時預測結果散佈圖
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圖 4-73 金門 2 號風機 ACCU+BP 領前 37~42 小時預測結果散佈圖
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圖 4-74 金門 2 號風機 ACCU+BP 領前 43~48 小時預測結果散佈圖
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