CN110083940A - 一种基于ssa-hmd-cnnsvm模型的短期风速预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及短期风速预测领域，公开了一种基于SSA‑HMD‑CNNSVM模型的短期风速预测方法，首先利用奇异谱分析(SSA)降低噪声并提取原始风速数据的趋势信息，然后利用混合模式分解对风速数据进行深度分解，接着采用卷积支持向量机对各个风速子层进行预测，最后对所有分量的预测结果进行叠加，进而得到最终的风速预测结果。本发明对风速时间序列的降噪及深度分解处理，与一般的信号预处理方式相比，能够有效降低风速时间序列的随机波动对预测结果的影响，大大提升了风速预测的准确性和精确性。同时，CNNSVM能结合单一模型卷积神经网络和支持向量机的优点，因此具备强大的泛化能力和鲁棒性能，可大规模应用于风电场风速预测。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于SSA-HMD-CNNSVM模型的短期风速预测方法，属于超短期风速预测技术领域。
背景技术
随着全球生态环境破坏和气候变暖的日益严重，世界各国开始不断地开发新能源技术以解决这一问题，风电作为一种可再生清洁能源，已经在全球范围内受到越来越多的关注。然而，自然界产生的风速会极大地影响风电场风能功率的产生，而且风速的变化往往具有很强的不可控性和随机性。为减小风电场产生的风能对电网运行的影响和保障电网的供电质量，如何对风电场风速实施可靠的精确预测就变得十分重要，对电力系统的稳定性和可靠性也至关重要。
CNN(卷积神经网络)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。在过去的几年中，CNN已经被证明是一种可靠的技术来提取隐藏的功能，因为它可以完成滤波器的自动创建。
SVM(支持向量机)是一种基于结构风险最小化原理的强大的机器学习算法。SVM具有良好的非线性映射性能，可以有效地将数据映射到高维特征空间，并在特征空间中执行线性回归。
单一人工智能模型在短期风速预测领域取得了不错的成果，但单一机器学习模型仍不足以获取短期风速时间序列的整体特征，仍存在很大的提升空间。另外，风速时间序列的随机波动噪声也对风速预测结果产生了一定的影响，导致其最终的预测精度难以提高。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：如何消除风速时间序列的随机波动噪声的干扰，并进一步提高风速预测的准确性和精确性。
为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是提供了一种基于SSA-HMD-CNNSVM模型的短期风速预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：采集风场历史实测风速数据，建立多组风速时间序列；
步骤二：利用奇异谱分析SSA降低风速时间序列的噪声，并提取原始风速时间序列的趋势信息；
步骤三：利用混合模式分解HMD对步骤二得到的风速数据进行深度分解，混合模式分解HMD由变分模式分解VMD、样本熵SE和小波包分解WPD组成；
步骤四：采用卷积支持向量机CNNSVM对步骤三分解得到的各个风速子层进行预测；
步骤五：对步骤四预测得到的所有风速子层的预测结果进行叠加，进而得到最终的风速预测结果。
优选地，所述的步骤一中，对风速时间序列中的风速数据的描述性数据进行统计，最后根据统计结果分别将各风速时间序列分为训练样本和测试样本。
优选地，所述的步骤二中，奇异谱分析SSA包括嵌入、奇异值分解SVD、分组和对角线平均四个步骤，其中，嵌入和奇异值分解SVD属于数据分解，而分组和对角平均属于数据重建。
优选地，所述的步骤二中，所述奇异谱分析SSA包括以下步骤：
步骤201、嵌入
原始风速数据X＝(X1，...，XN)被移位到具有L维度的轨迹矩阵Y＝(Y1，...，YL)，其中，2≤L≤N，轨迹矩阵Y的每个元素定义为Yi＝(Xi，...Xi+L-1)，轨迹矩阵Y如下：
式中，K＝N-L+1；
步骤202、奇异值分解SVD
轨迹矩阵Y可以分解为d个部分，其中d＝rank(Y)，rank()表示矩阵Y的秩，通过奇异值分解SVD，矩阵YYT的eigentirples(λi，Ui，Vi)可以按位λi的降序获得，其中，λi表示奇异值，Ui表示左本征向量，Vi表示右本征向量，eigentirples()表示矩阵Y的三重特征向量，轨迹矩阵Y重写如下：
Y＝Y1+Y2+...Yd，式中，
步骤203、分组
选择d个组件中的m个作为趋势组件，定义I＝(I1，...Im)和然后YI可以表示风速数据的趋势分量，而其他(d-m)分量被视为噪音；
步骤204、对角线平均
通过Hankelization程序，获得的组被转移到时间序列组然后原始风速时间序列定义如下：
式中，Xtrend表示X的趋势信号，Xnoise表示X的噪声信号。
优选地，所述的步骤三中，利用混合模式分解HMD对风速数据进行深度分解包括以下步骤：
步骤301、首先通过变分模式分解VMD将风速分解为BLIMF的集合，变分模式分解VMD利用中心频率i的每个模式ui将非平稳信号X(t)分解成多个带限固有模式函数BLIMF，模式的数量由EMD算法预定义，表示为K，对于输入信号X(t)，VMD从中提取K个分量以最小化它们的频率带宽之和，并约束每个模式的聚合等于给定的X(t)，目标函数描述如下：
式中，其中δ(t)和*分别表示狄拉克分布和卷积；ui表示变分模态集合；表示变分模态对应的中心频率；
步骤302、计算所有BLIMF的SE值，风速子系列的稳定性取决于它们的SE值：较大的SE值表示信号的较高复杂度，而较低的SE值表示信号具有较低的复杂度和较高的自相似性；
步骤303、通过小波包分解WPD将最无系统和无序的子系列，具有最高SE值，进一步分解成相对稳定的分量。
优选地，所述的步骤四中，采用卷积支持向量机(CNNSVM)对各个风速子层进行预测包括以下步骤：
步骤401、基于每个风速子层的训练数据建立和训练CNN模型，每个CNN模型包括三个卷积层和两个完全连接的层，在卷积层中，通道分别为4、8和16。激活函数和优化函数分别是ReLU和Adam算法，在多层体系结构中使用了dropout和Lasso正则化，在卷积层三和完全连接的层一之间使用dropout正则化，dropout正则化的比率是p＝0.7，Lasso正则化的比例为0.01，损失函数是均方误差和Lasso正则化的总和。
步骤402、提取CNN模型的完全连通层一作为SVM的输入特征，然后构建和训练SVM模型，使用网格搜索来搜索ε和C，ε表示损失因子，C表示正则化常数；
步骤403、保存CNN训练模型和SVM训练模型；
步骤404、重新加载训练模型，建立测试模型，通过直接连接完全连接的层1和SVM层来构建测试模型，共享训练模型和测试模型的参数。
本发明对风速时间序列的降噪及深度分解处理，与一般的信号预处理方式相比，能够有效降低风速时间序列的随机波动对预测结果的影响，大大提升了风速预测的准确性和精确性。同时，CNNSVM能结合单一模型卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的优点，因此具备强大的泛化能力和鲁棒性能，可大规模应用于风电场风速预测。
附图说明
图1为本发明提供的一种基于SSA-HMD-CNNSVM模型的短期风速预测模型流程图；
图2为本发明的CNNSVM模型的计算步骤。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
本发明提供了一种基于SSA-HMD-CNNSVM模型的短期风速预测方法，包括以下步骤：
步骤一：采集风场历史实测风速数据，建立多组风速时间序列，并对风速数据的描述性数据进行统计，最后根据统计结果分别将各风速时间序列分为训练样本和测试样本。
步骤二：利用奇异谱分析SSA降低噪声并提取原始风速数据的趋势信息，通常，奇异谱分析SSA包括嵌入、奇异值分解SVD、分组和对角线平均四个步骤。嵌入和SVD属于数据分解，而分组和对角平均属于数据重建。奇异谱分析SSA的详细步骤描述如下：
步骤201、嵌入。在该步骤中，原始风速数据X＝(X1，...，XN)被移位到具有L维度的轨迹矩阵Y＝(Y1，...，YL)，其中2≤L≤N。轨迹矩阵Y的每个元素定义为Yi＝(Xi，...Xi+L-1)，轨迹矩阵Y如下：
式中，K＝N-L+1。
步骤202、奇异值分解SVD。在该步骤中，轨迹矩阵r可以分解为d个部分，其中d＝rank(Y)，rank()表示矩阵Y的秩，通过奇异值分解SVD，矩阵YYT的eigentirples(λf，Ui，Vi)可以按位λi的降序获得，其中，λi表示奇异值，Ui表示左本征向量，Vi表示右本征向量，eigentirples()表示矩阵Y的三重特征向量，轨迹矩阵Y重写如下：
Y＝Y1+Y2+…Yd
步骤203、分组。在该步骤中，选择d个组件中的m个作为趋势组件。定义I＝(I1，...Im)和然后YI可以表示风速数据的趋势分量，而其他(d-m)分量被视为噪音。
步骤204、对角线平均。在这一步骤中，通过Hankelization程序，获得的组被转移到时间序列组然后原始风速时间序列可以定义如下：
式中，Xtrend表示X的趋势信号，Xnoise表示X的噪声信号。
步骤三：利用混合模式分解HMD对风速数据进行深度分解，其由VMD变分模式分解、样本熵SE和小波包分解WPD组成，包括以下步骤：
步骤301、首先通过VMD算法将风速分解为BLIMF的集合。VMD可以利用中心频率f的每个模式ui将非平稳信号X(t)分解成多个带限固有模式函数BLIMF。模式的数量由EMD算法预定义，表示为K。对于输入信号X(t)，VMD从中提取K个分量以最小化它们的频率带宽之和，并约束每个模式的聚合等于给定的X(t)。目标函数描述如下：
式中，其中δ(t)和*分别表示狄拉克分布和卷积；ui表示变分模态集合；表示变分模态对应的中心频率；
步骤302、然后计算所有BLIMF的SE值。风速子系列的稳定性取决于它们的SE值：较大的SE值表示信号的较高复杂度，而较低的SE值表示信号具有较低的复杂度和较高的自相似性。
步骤303、最后通过WPD将最无系统和无序的子系列(具有最高SE值)进一步分解成相对稳定的分量。
步骤四：采用卷积支持向量机CNNSVM对各个风速子层进行预测。设计的CNNSVM可以将CNN方法与SVM方法相结合，具有两种方法的优点。CNNSVM的计算步骤可以描述如下：
步骤401、基于每个风速子层的训练数据建立和训练CNN模型。每个CNN模型包括三个卷积层和两个完全连接的层。在卷积层中，通道分别为4、8和16。激活函数和优化函数分别是ReLU和Adam算法。此外，为了提高CNN模型的泛化性能，在多层体系结构中使用了dropout和Lasso正则化。在卷积层3和完全连接的层1之间使用dropout，dropout的比率是p＝0.7。Lasso正则化的比例为0.01，损失函数是均方误差和Lasso正则化的总和。
步骤402、提取CNN模型的完全连通层1作为SVM的输入特征，然后构建和训练SVM模型。为了改善SVM模型的推广和鲁棒性，使用网格搜索来搜索ε和C，ε表示损失因子，C表示正则化常数。
步骤403、保存CNN训练模型和SVM训练模型。
步骤404、重新加载训练模型，建立测试模型。通过直接连接完全连接的层1和SVM层来构建测试模型。共享训练模型和测试模型的参数。
步骤五：对所有分量的预测结果进行叠加，进而得到最终的风速预测结果，采用四种常用的统计标准来评估此风速预测模型的预测性能，统计标准定义如下：
其中，f(i)和h(i)分别代表时间i的预测值和实际值；f和h分别表示预测值和实际值的平均值；N是数据的总数；MAE表示平均绝对误差；RMSE表示根均方误差；MAPE表示平均绝对百分比误差；R表示相关系数。
Claims (6)
1.一种基于SSA-HMD-CNNSVM模型的短期风速预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：采集风场历史实测风速数据，建立多组风速时间序列；
步骤二：利用奇异谱分析SSA降低风速时间序列的噪声，并提取原始风速时间序列的趋势信息；
步骤三：利用混合模式分解HMD对步骤二得到的风速数据进行深度分解，混合模式分解HMD由变分模式分解VMD、样本熵SE和小波包分解WPD组成；
步骤四：采用卷积支持向量机CNNSVM对步骤三分解得到的各个风速子层进行预测；
步骤五：对步骤四预测得到的所有风速子层的预测结果进行叠加，进而得到最终的风速预测结果。
2.按照权利要求1所述的一种基于SSA-HMD-CNNSVM模型的短期风速预测方法，其特征在于，所述的步骤一中，对风速时间序列中的风速数据的描述性数据进行统计，最后根据统计结果分别将各风速时间序列分为训练样本和测试样本。
3.按照权利要求1所述的一种基于SSA-HMD-CNNSVM模型的短期风速预测方法，其特征在于，所述的步骤二中，奇异谱分析SSA包括嵌入、奇异值分解SVD、分组和对角线平均四个步骤，其中，嵌入和奇异值分解SVD属于数据分解，而分组和对角平均属于数据重建。
4.按照权利要求3所述的一种基于SSA-HMD-CNNSVM模型的短期风速预测方法，其特征在于，所述的步骤二中，所述奇异谱分析SSA包括以下步骤：
步骤201、嵌入
原始风速数据X＝(X1，...，XN)被移位到具有L维度的轨迹矩阵Y＝(Y1，...，YL)，其中，2≤L≤N，轨迹矩阵Y的每个元素定义为Yi＝(Xi，...，Xi+L-1)，轨迹矩阵Y如下：
式中，K＝N-L+1；
步骤202、奇异值分解SVD
轨迹矩阵Y可以分解为d个部分，其中d＝rank(Y)，rank()表示矩阵Y的秩，通过奇异值分解SVD，矩阵YYT的eigentirples(λi，Ui，Vi)可以按位λi的降序获得，其中，λi表示奇异值，Ui表示左本征向量，Vi表示右本征向量，eigentirples()表示矩阵Y的三重特征向量，轨迹矩阵Y重写如下：
Y＝Y1+Y2+...Yd，式中，
步骤203、分组
选择d个组件中的m个作为趋势组件，定义I＝{I1，...Im}和然后YI可以表示风速数据的趋势分量，而其他(d-m)分量被视为噪音；
步骤204、对角线平均
通过Hankelization程序，获得的组被转移到时间序列组然后原始风速时间序列定义如下：
式中，Xtrend表示X的趋势信号，Xnoise表示X的噪声信号。
5.按照权利要求1所述的一种基于SSA-HMD-CNNSVM模型的短期风速预测方法，其特征在于，所述的步骤三中，利用混合模式分解HMD对风速数据进行深度分解包括以下步骤：
步骤301、首先通过变分模式分解VMD将风速分解为BLIMF的集合，变分模式分解VMD利用中心频率i的每个模式ui将非平稳信号X(t)分解成多个带限固有模式函数BLIMF，模式的数量由EMD算法预定义，表示为K，对于输入信号X(t)，VMD从中提取K个分量以最小化它们的频率带宽之和，并约束每个模式的聚合等于给定的X(t)，目标函数描述如下：
式中，其中δ(t)和*分别表示狄拉克分布和卷积；ui表示变分模态集合；表示变分模态对应的中心频率；
步骤302、计算所有BLIMF的SE值，风速子系列的稳定性取决于它们的SE值：较大的SE值表示信号的较高复杂度，而较低的SE值表示信号具有较低的复杂度和较高的自相似性；
步骤303、通过小波包分解WPD将最无系统和无序的子系列，具有最高SE值，进一步分解成相对稳定的分量。
6.按照权利要求1所述的一种基于SSA-HMD-CNNSVM模型的短期风速预测方法，其特征在于，所述的步骤四中，采用卷积支持向量机(CNNSVM)对各个风速子层进行预测包括以下步骤：
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