CN109242167B - 基于平均Lyapunov指数的光伏发电在线预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于平均Lyapunov指数的光伏发电在线预测新方法。光伏发电随天气变化具有的随机性和间歇性，会影响到电网和光伏微电网的储能容量配置和稳定运行；本发明首先对光伏发电历史数据按晴天、多云天和雨天3种天气类型进行分类，分别构建上述3种天气状态下的光伏发电时间序列；按当前天气类型，设置嵌入维数和延迟时间，重构光伏发电时间序列的相空间；基于相空间初始状态点出发的动力学演化过程，计算相空间演化过程的平均Lyapunov指数并将其作为状态轨迹在相空间中的分离速率，在线计算光伏发电功率的预测值。本发明所提供在线预测方法，有效减少光伏发电功率波动对电网的影响，对光伏发电的推广应用具有重要意义。

Description

基于平均Lyapunov指数的光伏发电在线预测方法
技术领域
本发明属于光伏新能源领域，涉及一种基于平均Lyapunov指数的光伏发电在线预测新方法。
背景技术
光伏发电因其可再生性和零污染，被视为传统发电的重要替代形式。光伏能源作为一种理想的可再生能源，其输出功率的波动性和间歇性很大。一方面，大规模的并网运行会对传统电网的安全和系统的可靠性造成较大影响，这是太阳能光伏发电大规模利用的最大瓶颈。另一方面，当区域负荷供电由微电网承担时，由于微电网一般容量较小，太阳能发电功率比例即使较小也可能会对微电网的稳定运行带来一系列问题。光伏发电功率的准确预测，可以为电力系统调度运行部门及时调整发电计划、优化微电网运行、配电网运行调度等提供重要参考依据，将有效减少光伏发电功率随机性、间歇性对电网的影响，对光伏发电的推广应用具有重要意义。
光伏发电预测技术从原理的角度可分为两类：基于物理模型方法和基于数据驱动方法。前者所涉及的模型参数，通常需要由电池厂商提供或利用大规模运算辨识，因此实际应用存在明显的局限性。而基于数据驱动的方法以大量历史数据为基础，利用光伏发电与天气条件之间的相关性，通过智能分析算法实现预测。由于光伏发电输出具有显著的非线性特性，因此常用的数据驱动方法通常包括以神经网络为代表的非线性模型，例如混沌-RBF神经网络。但必须要指出的是，神经网络需要大量的训练样本，而且神经元突触系数更新需要较长的收敛时间，因此一般只能满足光伏发电的离线预测需求。
发明内容
本发明针对现有技术的不足，提出了一种基于平均Lyapunov指数的光伏发电在线预测方法。
本发明考虑到：(1)传统黑箱式的非线性模型，例如混沌-RBF神经网络，虽然可以利用大规模迭代训练过程，使模型的输入输出关系整体上满足预设的训练要求，但是随着因天气变化而引起的训练样本更新，原神经网络的参数将处于失效状态，因此从模型收敛速度和鲁棒性来评价，均无法满足光伏发电预测的在线要求。(2)光伏发电随天气变化具有明显的随机性和间歇性，因此对光伏发电功率时间序列进行相空间重构，对其高维状态的描述将有助于揭示光伏发电功率的动力学演变过程。(3)Lyapunov指数方法一般仅被用来判别光伏发电功率的混沌特性，但事实上Lyapunov指数方法也是一种非线性时间序列分析方法，可以直接应用于光伏发电的预测。Lyapunov指数方法并不直接构建光伏发电与其影响因素之间的数学模型，而是根据光伏发电功率在时间上的指数分离特性来描述动力学系统轨道的演化规律，从而实现光伏发电功率的在线预测。
本发明提出一种基于平均Lyapunov指数的光伏发电在线预测方法，包括以下步骤：
步骤(1)构建与当前天气类型匹配的光伏输出功率时间序列。将天气分为晴天、多云以及雨天3种天气类型，从历史数据中随机筛选出与当前天气类型匹配的光伏发电功率数据，并按时间顺序构建一个光伏发电时间序列。
步骤(2)利用快速傅里 叶变换，计算光伏发电时间序列的平均周期。
步骤(3)按当前天气类型，设置嵌入维数和延迟时间，重构光伏发电时间序列的相空间。
步骤(4)基于相空间初始状态点出发的动力学演化过程，计算相空间状态点(以下简称“相点”)轨迹演化过程的平均Lyapunov指数。
步骤(5)将步骤(4)获得的平均Lyapunov指数，取其倒数并取整，作为光伏发电功率的预测步长T。
步骤(6)将步骤(4)获得的平均Lyapunov指数，作为相点轨迹在相空间中的分离速率。在轨迹终点处，计算光伏发电功率的单步长预测值。
步骤(7)将单步长预测值作为真实值加入到光伏发电时间序列，重复步骤(6)，进行光伏发电功率下一个步长的预测，直到达到预测步长T 为止。
本发明具有的有益效果为：
1、本发明对于光伏发电的预测属于时间序列处理方法，不涉及光伏发电的复杂机理模型的建模，而是根据光伏发电时间序列在重构相空间的 Lyapunov指数分离特性来实现光伏发电功率的在线预测。
2、本发明考虑到天气因素对于光伏发电的影响，因此对光伏发电历史数据按晴天、多云天和雨天3种天气类型进行分类，分别构建上述3种天气状态下的光伏发电时间序列，并针对性地设置相空间重构过程中的嵌入维数和延迟时间参数，将有助于光伏发电功率在当前天气类型下的准确预测。
3、本发明无需迭代训练过程，因此即使天气变化引起光伏发电时间序列更新，也能够满足光伏发电预测的在线要求。
具体实施方式
本发明具体的实施步骤为：
步骤(1)构建与当前天气类型匹配的光伏输出功率时间序列。将天气分为晴天、多云以及雨天3种天气类型，从历史数据中随机筛选出与当前天气类型匹配的光伏发电功率数据，并按时间顺序构建光伏发电时间序列x(t),t＝1,2,…,n。其中t表示离散的光伏发电功率采样时刻，n 为光伏发电时间序列x(t)的总长度。
步骤(2)计算光伏发电时间序列x(t)的平均周期P。对光伏发电时间序列x(t)进行快速傅里叶变换，如式(1)所示。
Figure BDA0001778606000000041
其中k表示光伏发电时间序列x(t)所对应的离散频率。
计算F(k)取最大值时所对应的离散频率K，如式(2)所示。
F(K)≥F(i)，i＝1,2,…,N,i≠K (2)
由此计算光伏发电时间序列x(t)的平均周期P，如式(3)所示。
Figure BDA0001778606000000042
步骤(3)重构光伏发电时间序列x(t)的相空间X。基于嵌入维数m 和延迟时间τ，得到重构后的相空间X。相点记为Xi，i＝1,2,…,N，其中 N＝n-(m-1)×τ。X和Xi分别如式(4)和式(5)所示。
X＝{Xi,i＝1,2,…,N} (4)
Xi＝[x(i),x(i+τ),…x(i+(m-1)×τ)]T (5)
设置延迟时间τ＝3。按天气类型的不同分别设置嵌入维数m。天气类型为晴天时，m＝40；天气类型为多云时，m＝3；天气类型为雨天时， m＝10。
步骤(4)计算相空间X的平均Lyapunov指数λ。对于重构后的相空间X，取初始状态点为
Figure BDA00017786060000000513
，设其最邻近点为
Figure BDA00017786060000000514
，两点之间的欧式距离为L0，如式(6)所示。其中s0和s0'，需满足式(7)所示的条件。
Figure BDA0001778606000000051
|s0-s0'|＞P (7)
经过离散时间步长Δs后，初始状态点演变为
Figure BDA0001778606000000052
和
Figure BDA0001778606000000053
追踪这两点之间的时间演化，直到两点的欧式距离超过预先给定的阈值ε (ε>0)，如式(8)所示。
Figure BDA0001778606000000054
其中ε可设置为光伏发电时间序列x(t)均值的2％～10％。
记
Figure BDA0001778606000000055
为新的初始状态点
Figure BDA0001778606000000056
寻找其邻近点
Figure BDA0001778606000000057
使
Figure BDA0001778606000000058
和
Figure BDA0001778606000000059
之间的欧式距离L1满足式(9)所示条件。
Figure BDA00017786060000000510
然后在未达到相点轨迹终点XN前，继续迭代演化。记最终的演化总步长为W，计算上述演化过程Lyapunov指数的平均值，作为相点轨迹的分离速率，如式(10)所示。
Figure BDA00017786060000000511
步骤(5)计算光伏发电功率的预测步长T，如式(11)所示。
Figure BDA00017786060000000512
其中Round表示四舍五入取整函数。
步骤(6)计算光伏发电功率的单步长预测值。记相点轨迹终点XN的最近邻点为XN'，而XN+1和X(N+1)'分别是XN和XN'的单步长演化点，关系如式(12)所示。
||XN+1-X(N+1)'||＝||XN-XN'||×eλ×Δs (12)
经推导可得单步长预测值，如式(13)～(15)所示。
Figure BDA0001778606000000061
Figure BDA0001778606000000062
Figure BDA0001778606000000063
其中sgn为符号函数。
步骤(7)将单步长预测值x(n+1)作为真实值加入到光伏发电时间序列x(t)尾部，重复步骤(6)，进行光伏发电功率下一个步长的预测，直到达到预测步长T为止。

Claims (1)

1.基于平均Lyapunov指数的光伏发电在线预测方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：
步骤(1)构建与当前天气类型匹配的光伏输出功率时间序列；将天气分为晴天、多云以及雨天3种天气类型，从历史数据中随机筛选出与当前天气类型匹配的光伏发电功率数据，并按时间顺序构建光伏发电时间序列x(t),t＝1,2,…,n；其中t表示离散的光伏发电功率采样时刻，n为光伏发电时间序列x(t)的总长度；
步骤(2)计算光伏发电时间序列x(t)的平均周期P；对光伏发电时间序列x(t)进行快速傅里叶变换，如式(1)所示；
Figure FDA0001778605990000011
其中k表示光伏发电时间序列x(t)所对应的离散频率；
计算F(k)取最大值时所对应的离散频率K，如式(2)所示；
F(K)≥F(i)，i＝1,2,…,N,i≠K (2)
由此计算光伏发电时间序列x(t)的平均周期P，如式(3)所示；
Figure FDA0001778605990000012
步骤(3)重构光伏发电时间序列x(t)的相空间X；基于嵌入维数m和延迟时间τ，得到重构后的相空间X；相点记为Xi，i＝1,2,…,N，其中N＝n-(m-1)×τ；X和Xi分别如式(4)和式(5)所示；
X＝{Xi,i＝1,2,…,N} (4)
Xi＝[x(i),x(i+τ),…x(i+(m-1)×τ)]T (5)
设置延迟时间τ＝3；按天气类型的不同分别设置嵌入维数m；天气类型为晴天时，m＝40；天气类型为多云时，m＝3；天气类型为雨天时，m＝10；
步骤(4)计算相空间X的平均Lyapunov指数λ；对于重构后的相空间X，取初始状态点为
Figure FDA0001778605990000021
设其最邻近点为
Figure FDA0001778605990000022
两点之间的欧式距离为L0，如式(6)所示；其中s0和s0'，需满足式(7)所示的条件；
Figure FDA0001778605990000023
|s0-s0'|＞P (7)
经过离散时间步长Δs后，初始状态点演变为
Figure FDA0001778605990000024
和
Figure FDA0001778605990000025
追踪这两点之间的时间演化，直到两点的欧式距离超过预先给定的阈值ε，ε>0，如式(8)所示；
Figure FDA0001778605990000026
其中ε设置为光伏发电时间序列x(t)均值的2％～10％；
记
Figure FDA0001778605990000027
为新的初始状态点
Figure FDA0001778605990000028
寻找其邻近点
Figure FDA0001778605990000029
使
Figure FDA00017786059900000210
和
Figure FDA00017786059900000211
之间的欧式距离L1满足式(9)所示条件；
Figure FDA00017786059900000212
然后在未达到相点轨迹终点XN前，继续迭代演化；记最终的演化总步长为W，计算上述演化过程Lyapunov指数的平均值，作为相点轨迹的分离速率，如式(10)所示；
Figure FDA00017786059900000213
步骤(5)计算光伏发电功率的预测步长T，如式(11)所示；
Figure FDA00017786059900000214
其中Round表示四舍五入取整函数；
步骤(6)计算光伏发电功率的单步长预测值；记相点轨迹终点XN的最近邻点为XN'，而XN+1和X(N+1)'分别是XN和XN'的单步长演化点，关系如式(12)所示；
||XN+1-X(N+1)'||＝||XN-XN'||×eλ×Δs (12)
经推导可得单步长预测值，如式(13)～(15)所示；
Figure FDA0001778605990000031
Figure FDA0001778605990000032
Figure FDA0001778605990000033
其中sgn为符号函数；
步骤(7)将单步长预测值x(n+1)作为真实值加入到光伏发电时间序列x(t)尾部，重复步骤(6)，进行光伏发电功率下一个步长的预测，直到达到预测步长T为止。
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