CN107516145A - 一种基于加权欧氏距离模式分类的多通道光伏出力预测方法 - Google Patents

一种基于加权欧氏距离模式分类的多通道光伏出力预测方法 Download PDF

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Abstract

一种基于加权欧氏距离模式分类的多通道光伏出力预测方法，包括以下步骤：步骤1.数据预处理；步骤2.构造加权欧氏距离；步骤3.建立光伏出力预测模型：采用基于加权欧氏距离的K‑means聚类算法，将历史数据划分为K类，即K个天气类型；求取各天气类型下样本数据的聚类中心；将所属同一天气类型的样本数据作为一组训练样本，采用神经网络算法进行训练，建立K个光伏出力预测模型；步骤4.构建当前时刻天气矢量；步骤5.当前时刻天气类型模式识别；步骤6.将步骤4中当前时刻天气矢量作为输入量，输入所属天气类型的光伏出力预测模型中进行预测，进而得到光伏发电功率预测值。本发明提高多变天气状态下光伏发电功率的预测精度。

Description

一种基于加权欧氏距离模式分类的多通道光伏出力预测方法
技术领域
本发明属于分布式光伏出力预测领域，特别是涉及一种基于加权欧氏距离模式分类的多通道光伏出力预测方法。
背景技术
分布式光伏发电系统的出力受多元气象因素的影响，其输出功率具有较大的间歇性和随机性。对光伏发电系统输出功率的精确预测是保证分布式光伏电站安全稳定运行的有效手段。
目前，国内外在光伏出力预测领域做了大量研究。然而，常规的预测方法采用单一模型进行预测，主要着眼于通过改善预测模型来提高预测精度，未考虑不同天气状态下模型预测能力的差异。此外，单一模型预测方法不区分天气类型，采用集中建模，导致训练样本引入较大的噪声，预测精度较难提高。
因此，科学划分天气类型并根据不同天气类型建立相应的光伏出力预测模型，可降低建模难度、简化模型结构，能够有效地提高预测准确性。
发明内容
为了克服已有单一预测模型的预测准确性较低、预测精度较低的不足，本发明提供一种有效提高预测准确性和预测精度的基于加权欧氏距离模式分类的多通道光伏出力预测方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于加权欧氏距离模式分类的多通道光伏出力预测方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1.数据预处理
将收集到的光伏电站历史功率数据和当地气象站历史气象数据汇总，对历史数据进行数据预处理，包括剔除异常数据和归一化处理；
步骤2.构造加权欧氏距离
采用积差相关法计算各气象变量与发电功率之间的相关系数，根据相关系数确定各气象变量的影响权重，结合各气象变量的影响权重构造样本数据点之间的加权欧氏距离；
步骤3.建立光伏出力预测模型，过程如下：
首先，采用基于加权欧氏距离的K-means聚类算法，将历史数据划分为K类，即K个天气类型；其次，求取各天气类型下样本数据的聚类中心；最后，将所属同一天气类型的样本数据作为一组训练样本，采用神经网络算法进行训练，建立K个光伏出力预测模型；
步骤4.构建当前时刻天气矢量
通过空间插值法，对当前时刻相邻样本点的历史气象数据进行扩展，构建当前时刻天气矢量；
步骤5.当前时刻天气类型模式识别
计算步骤4中当前时刻天气矢量与步骤3中K个聚类中心的加权欧氏距离，按照距离最小原则确定当前时刻所属的天气类型；
步骤6.选取通道进行预测
将步骤4中当前时刻天气矢量作为输入量，输入所属天气类型的光伏出力预测模型中进行预测，进而得到光伏发电功率预测值。
进一步，所述步骤1中，当地气象站的气象数据包括太阳辐照度、风速、风向、环境温度、环境湿度、大气压和组件温度，所述异常数据包括缺失数据和畸变数据，归一化为每项数据的归一化，数据预处理后的历史数据矩阵为，
其中，X为天气矢量，P为发电功率，xij(i＝1,2,...,n；j＝1,2,...,t)为气象样本点数据，i对应步骤2中所列气象变量的序号，j为样本测量点序号，n为气象变量个数，t为测量样本点数，pj(j＝1,2,...,t)为发电功率样本点数据。
再进一步，所述步骤2中，各气象变量与发电功率之间的相关系数为，
其中，ri表示第i个气象变量和发电功率间的相关系数，表示第i个气象变量在t个测量样本点数据的平均值，表示发电功率在t个测量样本点数据的平均值。
更进一步，所述步骤2中，各气象变量的影响权重为，
其中，ωi表示第i个气象变量的影响权重。
所述步骤2中，样本数据点之间的加权欧氏距离为，
其中，da,b表示a、b两个样本数据点之间的加权欧氏距离，xia表示第i个气象变量在第a个样本点的测量数据，xib表示第i个气象变量在第b个样本点的测量数据。
所述步骤3中，基于加权欧氏距离的K-means聚类算法，根据样本数据到聚类中心的加权欧氏距离最小的原则进行聚类。
所述步骤3中，神经网络算法采用三层结构：
输入层为同一天气类型中的气象数据，包括太阳辐照度、风速、风向、环境温度、环境湿度、大气压、组件温度，输出层为光伏发电功率，隐含层的神经元个数采用经验值n2，其中，n2＝2n1+1，n1为输入层气象变量个数。
所述步骤4中，空间插值法是将与当前时刻相邻的一组样本点的历史气象数据进行空间插值，外推出当前时刻的气象数据。
本发明的有益效果主要表现在：
1、本发明针对不同天气类型分别建立出力多模型，实现了光伏出力多通道预测，可有效降低建模难度，增强各子模型的泛化能力，从而提高多变天气状态下光伏发电功率的预测精度；
2、在天气类型划分过程中，该方法利用基于加权欧氏距离的K-means聚类算法，充分考虑了各气象因子对发电功率的影响程度的差异，有效地提高了聚类精度。
附图说明
图1为本发明的一种基于加权欧氏距离模式分类的多通道光伏出力预测方法流程图。
图2为本发明采用的基于加权欧氏距离的K-means聚类算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图，详细叙述本发明的具体实施方案。
参照图1和图2，一种基于加权欧氏距离模式分类的多通道光伏出力预测方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤1.数据预处理
本实例选择位于美国俄勒冈州波特兰市的一个光伏发电系统(纬度：45.51°，经度：-122.69°，海拔70m)作为算法的研究对象，其总容量为1.755kW。预测的时间尺度是1小时，即预测分布式电站出力的小时平均功率。从光伏电站的电力参数监测装置记录的历史功率数据有：输出功率，从当地气象站的气象监测装置记录的历史气象数据有：太阳辐照度、风速、风向、环境温度、环境湿度、大气压、组件温度。对历史数据进行数据预处理，包括剔除异常数据和归一化处理。首先，将历史数据中的缺失数据和畸变数据作为异常数据进行剔除；其次，对历史数据通过归一化的方法将每项数据归一化到[0,1]区间。数据处理后的历史数据为矩阵为，
步骤2.构造加权欧氏距离，过程如下：
首先，采用积差相关法计算各气象变量与发电功率之间的相关系数，
其中，ri表示第i个气象变量和发电功率间的相关系数，xij表示第i个气象变量在第j个样本点的测量值，pi表示光伏发电功率在第j个样本点的测量值，i＝1,2,...,7，表示第i个气象变量在t个测量样本点数据的平均值，表示发电功率在t个测量样本点数据的平均值。
计算得到各气象变量与发电功率之间的相关系数为
r＝[0.918 0.237 0.307 0.434 0.231 0.031 0.723]。
其次，根据相关系数确定各气象变量的影响权重，各气象变量的影响权重为，
其中，ωi表示第i个气象变量的影响权重。
计算得到各气象变量的影响权重为
ω＝[0.319 0.082 0.106 0.151 0.080 0.011 0.251]
再次，结合各气象变量的影响权重构造样本数据点之间的加权欧氏距离，样本数据点之间的加权欧氏距离为，
其中，da,b表示a、b两个样本数据点之间的加权欧氏距离，xia表示第i个气象变量在第a个样本点的测量数据，xib表示第i个气象变量在第b个样本点的测量数据。
步骤3.建立光伏出力预测模型，过程如下：
首先，采用基于加权欧氏距离的K-means聚类算法，将历史数据划分为K类，即K个天气类型。
其次，求取各天气类型下样本数据的聚类中心，样本数据的聚类中心为Ok＝[x′1,x'2,...,x'n,p']，k＝1,2,...,K，其中，x′1,x'2,...,x'n,p'表示各天气类型下样本数据中各变量的平均值。
再次，将所属同一天气类型的样本数据作为一组训练样本，采用神经网络算法进行训练，建立K个光伏出力预测模型，其中，神经网络算法采用三层结构：输入层为同一天气类型中的气象数据，包括太阳辐照度、风速、风向、环境温度、环境湿度、大气压、组件温度，输出层为光伏发电功率，隐含层的神经元个数为15。
步骤4.构建当前时刻天气矢量
通过空间插值法，对当前时刻相邻样本点的历史气象数据进行扩展，外推出当前时刻的气象数据，构造当前时刻天气矢量。
步骤5.当前时刻天气类型模式识别
计算步骤4中当前时刻天气矢量与步骤3中K个聚类中心的加权欧氏距离，按照距离最小原则确定当前时刻所属的天气类型；
步骤6.选取通道进行计算
将步骤4中当前时刻天气矢量作为输入量，输入所属天气类型的光伏出力预测模型中进行预测，进而得到光伏发电功率预测值。
通过对预测结果的误差分析可知，无论哪种天气类型，多通道预测的精度均优于单一预测模型。
最后，还需要注意的是，以上列举的仅是本发明的一个具体实施例。显然，本发明不限于以上实施例，还可以有许多变形。本领域的普通技术人员能从本发明公开的内容直接导出或联想到的所有变形，均应认为是本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于加权欧氏距离模式分类的多通道光伏出力预测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
步骤1.数据预处理
将收集到的光伏电站历史功率数据和当地气象站历史气象数据汇总，对历史数据进行数据预处理，包括剔除异常数据和归一化处理；
步骤2.构造加权欧氏距离
采用积差相关法计算各气象变量与发电功率之间的相关系数，根据相关系数确定各气象变量的影响权重，结合各气象变量的影响权重构造样本数据点之间的加权欧氏距离；
步骤3.建立光伏出力预测模型，过程如下：
首先，采用基于加权欧氏距离的K-means聚类算法，将历史数据划分为K类，即K个天气类型；其次，求取各天气类型下样本数据的聚类中心；最后，将所属同一天气类型的样本数据作为一组训练样本，采用神经网络算法进行训练，建立K个光伏出力预测模型；
步骤4.构建当前时刻天气矢量
通过空间插值法，对当前时刻相邻样本点的历史气象数据进行扩展，构建当前时刻天气矢量；
步骤5.当前时刻天气类型模式识别
计算步骤4中当前时刻天气矢量与步骤3中K个聚类中心的加权欧氏距离，按照距离最小原则确定当前时刻所属的天气类型；
步骤6.选取通道进行预测
将步骤4中当前时刻天气矢量作为输入量，输入所属天气类型的光伏出力预测模型中进行预测，进而得到光伏发电功率预测值。
2.根据权利要求1所述的一种基于加权欧氏距离模式分类的多通道光伏出力预测方法，其特征在于：所述步骤1中，所述当地气象站的气象数据包括太阳辐照度、风速、风向、环境温度、环境湿度、大气压、组件温度这7个气象变量，所述异常数据包括缺失数据和畸变数据，归一化为每项数据的归一化，数据预处理后的历史数据矩阵为：
<mrow> <mfenced open = "(" close = ")"> <mtable> <mtr> <mtd> <mi>X</mi> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mi>P</mi> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mn>11</mn> </msub> </mtd> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mi>j</mi> </mrow> </msub> </mtd> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mi>t</mi> </mrow> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </mtd> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> </mtd> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </mtd> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> </mtd> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>p</mi> <mn>1</mn> </msub> </mtd> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> <mtd> <msub> <mi>p</mi> <mi>j</mi> </msub> </mtd> <mtd> <mo>...</mo> </mtd> <mtd> <msub> <mi>p</mi> <mi>t</mi> </msub> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mrow>
其中，X为天气矢量，P为发电功率，xij(i＝1,2,...,n；j＝1,2,...,t)为气象样本点数据，i对应步骤2中所列气象变量的序号，j为样本测量点序号，n为气象变量个数，t为测量样本点数，pj(j＝1,2,...,t)为发电功率样本点数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于加权欧氏距离模式分类的多通道光伏出力预测方法，其特征在于：所述步骤2中，所述各气象变量与发电功率之间的相关系数为，
<mrow> <msub> <mi>r</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>t</mi> </munderover> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <mover> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>p</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>-</mo> <mover> <mi>p</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <msqrt> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>t</mi> </munderover> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <mover> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>t</mi> </munderover> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>p</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>-</mo> <mover> <mi>p</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msqrt> </mfrac> </mrow>
其中，ri表示第i个气象变量和发电功率间的相关系数，表示第i个气象变量在t个测量样本点数据的平均值，表示发电功率在t个测量样本点数据的平均值。
4.根据权利要求3所述的一种基于加权欧氏距离模式分类的多通道光伏出力预测方法，其特征在于：所述步骤2中，所述各气象变量的影响权重为，
<mrow> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <msub> <mi>r</mi> <mi>i</mi> </msub> <mrow> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>r</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> </mfrac> </mrow>
其中，ωi表示第i个气象变量的影响权重。
5.根据权利要求4所述的一种基于加权欧氏距离模式分类的多通道光伏出力预测方法，其特征在于：所述步骤2中，所述样本数据点之间的加权欧氏距离为，
<mrow> <msub> <mi>d</mi> <mrow> <mi>a</mi> <mo>,</mo> <mi>b</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <msqrt> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>i</mi> </msub> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>a</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>b</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msqrt> </mrow>
其中，da,b表示a、b两个样本数据点之间的加权欧氏距离，xia表示第i个气象变量在第a个样本点的测量数据，xib表示第i个气象变量在第b个样本点的测量数据。
6.根据权利要求1～5之一所述的一种基于加权欧氏距离模式分类的多通道光伏出力预测方法，其特征在于，所述步骤3中，所述基于加权欧氏距离的K-means聚类算法，根据样本数据到聚类中心的加权欧氏距离最小的原则进行聚类。
7.根据权利要求1～5之一所述的一种基于加权欧氏距离模式分类的多通道光伏出力预测方法，其特征在于：所述步骤3中，所述样本数据的聚类中心为Ok＝[x′1,x′2,...,x′n,p']，k＝1,2,...,K，其中，x′1,x′2,...,x′n,p'表示各天气类型下样本数据中各变量的平均值。
8.根据权利要求1～5之一所述的一种基于加权欧氏距离模式分类的多通道光伏出力预测方法，其特征在于：所述步骤3中，所述神经网络算法采用三层结构：
输入层为同一天气类型中的气象数据，包括太阳辐照度、风速、风向、环境温度、环境湿度、大气压和组件温度，输出层为光伏发电功率，隐含层的神经元个数采用经验值n2，其中，n2＝2n1+1，n1为输入层气象变量个数。
9.根据权利要求1～5之一所述的一种基于加权欧氏距离模式分类的多通道光伏出力预测方法，其特征在于：所述步骤4中，所述空间插值法是将与当前时刻相邻的一组样本点的历史气象数据进行空间插值，外推出当前时刻的气象数据。
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