第四章 實驗與分析
4.4 灰色預測結合類神經網路預測
類神經網路預測機制的設計，使用 5 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 5 個輸入是指前 3 個小時的過去的歷史風速 資料加上灰色預測未來 2 個小時，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 4-31、圖 4-32 代表著金門風機灰 色預測結合類神經網路收斂圖。
圖 4-31 金門 1 號風機灰色預測結合類神經網路收斂圖
圖 4-32 金門 2 號風機灰色預測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 4-33 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，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 4-34 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 4-33 金門 1 號風機 GREY+BP 領前 48 小時預測
圖 4-34 金門 1 號風機 GREY+BP 領前 48 小時發電量預測
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金門 2 號風機共有 1600 筆資料，其中 1400 筆作為網路學習資料，
200 做為學習後驗證資料，圖 4-35 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，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 4-36 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 4-35 金門 2 號 GREY+BP 領前 48 小時預測圖
圖 4-36 金門 2 號 GREY+BP 領前 48 小時發電量預測圖
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圖 4-37 金門 1 號風機 GREY+BP 領前 1~6 小時預測結果散佈圖
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圖 4-38 金門 1 號風機 GREY+BP 領前 7~12 小時預測結果散佈圖
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圖 4-39 金門 1 號風機 GREY+BP 領前 13~18 小時預測結果散佈圖
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圖 4-40 金門 1 號風機 GREY+BP 領前 19~24 小時預測結果散佈圖
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圖 4-41 金門 1 號風機 GREY+BP 領前 25~30 小時預測結果散佈圖
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圖 4-42 金門 1 號風機 GREY+BP 領前 31~36 小時預測結果散佈圖
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圖 4-43 金門 1 號風機 GREY+BP 領前 37~42 小時預測結果散佈圖
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圖 4-44 金門 1 號風機 GREY+BP 領前 43~48 小時預測結果散佈圖
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圖 4-45 金門 2 號風機 GREY+BP 領前 1~6 小時預測結果散佈圖
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圖 4-46 金門 2 號風機 GREY+BP 領前 7~12 小時預測結果散佈圖
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圖 4-47 金門 2 號風機 GREY+BP 領前 13~18 小時預測結果散佈圖
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圖 4-48 金門 2 號風機 GREY+BP 領前 19~24 小時預測結果散佈圖
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圖 4-49 金門 2 號風機 GREY+BP 領前 25~30 小時預測結果散佈圖
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圖 4-50 金門 2 號風機 GREY+BP 領前 31~36 小時預測結果散佈圖
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圖 4-51 金門 2 號風機 GREY+BP 領前 37~42 小時預測結果散佈圖
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圖 4-52 金門 2 號風機 GREY+BP 領前 43~48 小時預測結果散佈圖
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