CN110705044A - 基于深度学习对风力发电系统进行仿真的仿真验证方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于深度学习对风力发电系统进行仿真的仿真验证方法，包括：对系统内多个独立的领域就进行仿真验证；通过卷积神经网络提取多个滑动窗口长度的数据，多次抽取数据特征，得到高级数据特征，判断数据的最佳长度；将风力发电系统的仿真数据集进行校核操作和降噪操作后，得到风力发电系统内的多个领域的仿真数据，通过一元线性拟合的方法对所述仿真数据进行拟合；获取每一个领域仿真数据的定性趋势，根据定性趋势判断出该定性趋势的导数；将领域仿真按照关系进行分类，得到独立的领域仿真，并将每一个领域仿真与对应的真实场景进行比较，判断模型与仿真是否一致，得到相似性等级；输出所有领域仿真相似度等级数值K。

Description

基于深度学习对风力发电系统进行仿真的仿真验证方法

技术领域

本发明涉及一种基于深度学习对风力发电系统进行仿真的仿真验证方法。

背景技术

风力发电系统在能源领域和经济领域上面有很重要的地位，对于在一片区域内建立风力发电设施，一个机组预计在200-300万的造价，本专利研究了中国内蒙古的风力发电系统，判断地区哪些地方适合建造风力发电设备，等等…。

目前，采用仿真的方法来研究生成了天气仿真数据集M_α，内蒙地区地形数据集M_β，风力发电每片区域机组电能仿真数据集M_p，经济效益仿真数据M_q，这些数据共同构成了内蒙地区风力发电系统的体系仿真数据集M_α,M_β,...,M_p,...M_η。其涉及到的具体仿真领域有地形评估体系Ω₁，风力风向评估体系Ω₂，电效应评估体系Ω₃，损耗评估体系Ω₄，动力环境监控体系Ω₅。

风力发电系统是由多个不同的领域按照顺序依次工作，构成了整个内蒙古地区的电力系统。一般来说，这样的系统通常采用基于HLA分布式仿真系统进行仿真。VV&A主要包括三个部分：校核，验证和确认。校核表示验证从数学模型到计算机模型的转换是否具有一定程度的准确性。验证表示指模型是否是对原始系统的真实描述并表达现实世界。该领域的专家进行确认，以评估仿真模型，以确定仿真模型是否满足要求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于深度学习对风力发电系统进行仿真的仿真验证方法，可以解决由复杂的网络环境下仿真系统的验证问题。

本发明一方面提供一种基于深度学习对风力发电系统进行仿真的仿真验证方法，包括：

采用改进的基于SGD及定性趋势提取的仿真验证方法，对系统内多个独立的领域就进行仿真验证；

通过卷积神经网络提取多个滑动窗口长度的数据，多次抽取数据特征，得到高级数据特征，判断数据的最佳长度；

将风力发电系统的仿真数据集进行校核操作和降噪操作后，得到风力发电系统内的多个领域的仿真数据，通过一元线性拟合的方法对所述仿真数据进行拟合；

获取每一个领域仿真数据的定性趋势，根据定性趋势判断出该定性趋势的导数；

将领域仿真按照关系进行分类，得到独立的领域仿真，并将每一个领域仿真与对应的真实场景进行比较，判断模型与仿真是否一致，得到相似性等级；

输出所有领域仿真相似度等级数值K。

在一个优选的实施例中，所述通过卷积神经网络提取多个滑动窗口长度的数据，多次抽取数据特征，得到高级数据特征，判断数据的最佳长度包括：

使用卷积神经网络，获取不同大小的窗口提取数据长度数据L；

将L按照矩阵的形式进行排列,内含有数据类型m的数据提取了n个滑动窗口长度的数据，得到数据长度矩阵：

L_m＝[l₁,l₂,...,l_n]

矩阵的特征值计算方法为：

|λE-L_m ^T|＝0

其中单位矩阵E为：

得到矩阵的特征值后，通过以下式子：

令：

E-L_m ^T＝H

则：

(E-L_m ^T)X＝HX

矩阵H化简后得到H0，其中，X为特征矩阵，表示为：

(E-L_m ^T)X＝H₀X

X^T＝[x₁,x₂,...,x_n]

通过研究特征值，进而求出特征矩阵X，将X引入卷积神经网络，通过上述方法，将Lm矩阵设置成输入层，通过如下公式，得到输出层：

第一次卷积可以提取出低层次的特征；

第二次卷积可以提取出中层次的特征；

第三次卷积可以提取出高层次的特征；

多次进行卷积操作可以得到矩阵Lm中的高级特征值a，根据其特征值匹配出Lm中最佳的那个滑动窗口大小，确定一个或多个最优的解，通过研究最优解，得到某一个数据类型应该选取多长的窗口作为滑动窗口。

本发明实施例的方案经过改进应用在互联网分布式系统内，可以解决由复杂的网络环境下仿真系统的验证问题。通过卷积神经网络的方法，使其在无监督学习下自适应能力提升。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本发明实施例中的基于深度学习对风力发电系统进行仿真的仿真校核方法的流程图；

图2是是独立关系的领域仿真模型；

图3是合作关系的领域仿真模型；

图4是包含关系的领域仿真模型。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

本发明的主要思想在于采用深度学习与定性趋势提取的方法来提取各个服务器之间，由校核阶段得到的内蒙地区风力发电系统的体系仿真数据集的定性趋势。对于窗口的选取，可采用卷积神经网络的方法，提取以往的窗口大小数据，通过卷积神经网络对其训练，得到其窗口的特征值，训练出线性关系和非线性关系下，不同数据类型对应的窗口大小。

图1示出了本发明提供的一种基于HLA(High Level Architecture，分布交互仿真技术的高层体系结构)的风力发电系统的仿真验证方法的流程图，具体包括如下步骤：

步骤S101：采用改进的基于SGD及定性趋势提取的仿真验证方法，对系统内多个独立的领域就进行仿真验证。

首先，采用提升格式的方式去除数据中可能包含的噪声，包括白噪声、粗大误差等，去除掉数据由于编解码时所产生的各种噪声后。

得到：

步骤S102：通过卷积神经网络提取多个滑动窗口长度的数据，多次抽取数据特征，得到高级数据特征，判断数据的最佳长度L。

使用卷积神经网络，获取不同大小的窗口提取数据长度数据l。

将L按照矩阵的形式进行排列,内含有数据类型M′_p的数据提取了n个滑动窗口长度的数据，得到数据长度矩阵：

矩阵的特征值计算方法：

|λE-L_m ^T|＝0

其中单位矩阵E为：

根据上述公式得到矩阵的特征值后，通过以下式子：

令：

E-L_m ^T＝H

则：

(E-L_m ^T)X＝HX

矩阵H化简后得到H₀，其中，X为特征矩阵，表示为：

(E-L_m ^T)X＝H₀X

X^T＝[x₁,x₂,...,x_n]

通过研究特征值，进而求出特征矩阵X。将X引入卷积神经网络，通过上述方法，将L_m矩阵设置成输入层，通过如下公式，得到输出层：

第200次卷积可以提取出低层次的特征-低级特征c。

第300次卷积可以提取出中层次的特征-中级特征b。

第500次卷积可以提取出高层次的特征-高级特征a。

多次进行卷积操作可以通过h_out,w_out得到矩阵L_m中的高级特征值a，根据其特征值匹配出L_m中最佳的那个滑动窗口大小，确定一个或多个最优的解L_best，通过研究最优解，得到其中一个M′_p的数据类型应该选取多长的窗口。

步骤S103：将风力发电系统的仿真数据集进行校核操作和降噪操作后，得到风力发电系统内的多个领域的仿真数据，通过一元线性拟合的方法对所述仿真数据进行拟合；获取每一个领域仿真数据的定性趋势，根据定性趋势判断出该定性趋势的导数。

对于基于滑动窗口的定势提取方法，如果仿真数据之间存在线性关系。当拟合效果不能满足要求时,可以分为两种情况,一种情况是数据之间存在非线性的关系,这就需要减小窗口宽度即减少使用的数据,重新拟合还有一种就是由于拟合时采用的数据有稳态的数据,比如变量基本不变。提取、识别的时候,要将这两种情况区分开来。

根据深度学习方法确认滑动窗口大小后，使用滑动窗口的定性趋势提取方法，提取出仿真数据的定性趋势。其中，第i领域子模块的趋势变化量化为p_i，一个领域仿真由k个领域子模块构成。由领域子模块构成的领域仿真趋势表示为：

滑动窗口的定性趋势提取方法：

第一步：假设去噪后的风力发电系统内多个领域的仿真数据M_α′,M_β′,...,M_p′,...M_η′，度为L的数据为y₁，y₂，...，y_L，时间变量为t₁，t₂，...，t_L。其中下标代表序号，序号越大，代表数据越新。根据数据类型和数据长度，确认出滑动窗口初始宽度为M，将M个原始数据y₁，y₂，...，y_M放入滑动窗口内；同时原始数据删除相应的数据。

第二步：采用如下最小二乘法对滑动窗口的仿真数据进行一元线性拟合：

y(x)＝f(x)＝ax+b

之后采用F检验判断拟合效果如果拟合的结果满足要求，即窗口的数据为线性，即可以继续扩大窗口，从原始数据中移入新的数据，继续拟合；F检验判断是否满足要求，直到不能满足要求。这样一个线性的片段确定出来，转到第四步对滑动窗口内片段进行进一步划分；如果不能满足要求则转到第三步。

第三步是对于拟合效果不能满足要求的分两种情况。一种情况是初始滑动窗口设置大了，窗内数据是非线性，导致拟合效果不能满足要求，这种情况就需要减小窗口宽度，重新拟合；另一种情况是窗口内数据是不变的，需要对这两种情况进行区分:

(1)针对滑动窗口内的数据，计算y的方差，并与阈值比较，如果小于阈值，说明数据没有变化，继续从原始数据移入新的数据，计算方差，判断是否没有变化，直到方差大于阈值，这样一个不变的片段被提取出来。转到第五步。阈值一般采用变量的3倍稳态方差。

(2)如果y的方差大于阈值，说明数据有变化，滑动窗口设置大了，就减小窗口，将新移入的数据放回原始数据中，重新拟合，F检验，直到满足要求或者窗口内数据方差小于阈值。这样，一个新的片段被提取出来。转到第五步。

第四步：滑动窗口内的数据已经过F检验，满足线性要求。但是由于采用F检验判断窗口内数据是否线性的标准较为宽松，需要对大于等于滑动窗口初始宽度的数据作进一步划分。假设窗口宽度为W，数据为y₁，y₂，...，y_w。对窗口数据分成两部分分别进行线性拟合，即对y₁，y₂，...，y_i以及y_i，y_i+1，...，y_w，(1<i<w)进行线性拟合，并计算两部分的误差总和，取误差总和最小的i为最佳分割点。一个新的片段y₁，y₂，...，y_i产生，剩余的数据放回原始数据中。转到第五步。

第五步：新的片段产生，为了保证所有片段的连续性，将新片段最后一个数据放入原始数据中，清空滑动窗口数据，继续从原始数据装入M个数据，转到第二步。如果原始数据长度为零，表明所有片段都被提取出来。那么对所有提取出来的片段进行识别。如果提取时，片段是没有变化的，即为不变；否则，如果a>0，片段为上升，a<0，片段为下降。

步骤S104：获取每一个领域仿真数据的定性趋势，根据定性趋势判断出该定性趋势的导数。

根据以上方法判断出内蒙地区风力发电系统的体系仿真数据集的定性趋势P：

其中，仿真领域数据集为：

定性趋势P的一阶导对应趋势为：

定性趋势P的二阶导对应趋势为：

定性趋势P的三阶导对应趋势为：

步骤S105：将领域仿真按照关系进行分类，得到独立的领域仿真，并将每一个领域仿真与对应的真实场景进行比较，判断模型与仿真是否一致，得到相似性等级；输出所有领域仿真相似度等级数值K。

场景中模型的建立，按照仿真校核中，对于该系统所采用的仿真方法，来确定实际场景中的趋势变化。比如，对于一个连续的系统，其仿真模型采用微分的形式确认其表达式；对于一个离散的系统，其仿真模型采用概率论的方法确认其趋势变化。由于真实世界中存在着种种误差，所以只能得到的函数表达式。

根据reflective memory-based framework toward crowd networksimulations方法得到该方法的模型表达式近似为：

其中f函数表示一级联邦仿真框架的函数表达式，g表示二级联邦仿真框架的函数表达式，a,b,c,d表示其参数；c(t),d(t)分别表示参数的变化，N为整数。X和Y表示内蒙古地区风力发电仿真系统所面临的人类世界群体现象的数据值。

将实际场景确认其仿真方法所对应的函数表达式，之后确认其导函数表达式为：

f(x)→f′(x)→f″(x)→f′″(x)

通过仿真方法的导函数表达式，来表示每一阶段函数趋势的变化。同时将其趋势与仿真数据的趋势进行匹配和比较，进而得到其相似性数值。(P表示仿真数据趋势，x表示领域子模块的功能)

f′(x₁)→P₁

f″(x₁)→P₁

f′″(x₁)→P₁

上述方程描述了某一个领域子模块的趋势与某一段仿真数据的趋势进行的匹配，三个式子表示不同阶段的导数与仿真数据的匹配情况，若模型与仿真的趋势一致，输出1，若为假，输出0。将输出结果进行求和，得到领域子模块与M′_p仿真数据趋势的相似度等级K₁。

将仿真函数与研究的目标领域模型进行求导对比，按照如下评判标准判断该领域仿真属于哪一个等级，然后将等级值输出，K值表示仿真的相似度等级值。

仿真模型与仿真数据的趋势，即模型与仿真(M&S)的相似程度评价体系如下：

一级相似性：(当前节点的数值相同(大于上限为“1”，小于下限为“-1”，上限和下限之间为“0”)(K＝1；0；-1)

二级相似性：两种趋势的一阶导数是相同的，即变化的方向是一致的。(K＝2)

三级相似性：两种趋势的一阶和二阶导数相同，变化方向的速率也一致(K＝3)

四级相似性：两种趋势的三阶导数是相同的，变化基本相同，只是初始值不同(K＝4)(K为可信性的数值，根据模型与仿真(M&S)判断出趋势函数，判断出相似性指标之后，将相似性进行数值量化)

根据图2，图3，图4的关系，得到各个领域仿真的相似性等级数值。

<1>独立关系：多个领域是独立的关系，验证时应对每一个可信性单独评估。

K_independence＝K₁+K₂+...+K_ε(ε<z)

<2>合作关系：两个领域是相交的关系，应按照相交领域的功能，依次验证每一个领域的可信性，按照效果划分一个权重，贡献大的占权重较高，计算其总可信度：(K为领域仿真模块的可信度；w为权重，由FAHP得到)

<3>亲密关系：两个领域是包含的关系，验证时只需要对领域2可信性进行评估。若领域2满足则领域1也可信。(Vi表示领域i的规模)

按照仿真领域的关系，将其分成一个个独立的领域仿真，输出每一个领域仿真的相似性等级数值K。

本发明实施例的方案经过改进应用在互联网分布式系统内，可以解决由复杂的网络环境下仿真系统的验证问题。通过卷积神经网络的方法，使其在无监督学习下自适应能力提升。

请注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (2)

1.一种基于深度学习对风力发电系统进行仿真的仿真验证方法，其特征在于，包括：

采用改进的基于SGD及定性趋势提取的仿真验证方法，对系统内多个独立的领域就进行仿真验证；

通过卷积神经网络提取多个滑动窗口长度的数据，多次抽取数据特征，得到高级数据特征，判断数据的最佳长度；

将风力发电系统的仿真数据集进行校核操作和降噪操作后，得到风力发电系统内的多个领域的仿真数据，通过一元线性拟合的方法对所述仿真数据进行拟合；

获取每一个领域仿真数据的定性趋势，根据定性趋势判断出该定性趋势的导数；

将领域仿真按照关系进行分类，得到独立的领域仿真，并将每一个领域仿真与对应的真实场景进行比较，判断模型与仿真是否一致，得到相似性等级；

输出所有领域仿真相似度等级数值K。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过卷积神经网络提取多个滑动窗口长度的数据，多次抽取数据特征，得到高级数据特征，判断数据的最佳长度包括：

使用卷积神经网络，获取不同大小的窗口提取数据长度数据L；

将L按照矩阵的形式进行排列,内含有数据类型m的数据提取了n个滑动窗口长度的数据，得到数据长度矩阵：

L_m＝[l₁,l₂,...,l_n]

矩阵的特征值计算方法为：

|λE-L_m ^T|＝0

其中单位矩阵E为：

得到矩阵的特征值后，通过以下式子：

令：

E-L_m ^T＝H

则：

(E-L_m ^T)X＝HX

矩阵H化简后得到H0，其中，X为特征矩阵，表示为：

(E-L_m ^T)X＝H₀X

X^T＝[x₁,x₂,...,x_n]

通过研究特征值，进而求出特征矩阵X，将X引入卷积神经网络，通过上述方法，将Lm矩阵设置成输入层，通过如下公式，得到输出层：

第一次卷积可以提取出低层次的特征；

第二次卷积可以提取出中层次的特征；

第三次卷积可以提取出高层次的特征；

多次进行卷积操作可以得到矩阵Lm中的高级特征值a，根据其特征值匹配出Lm中最佳的那个滑动窗口大小，确定一个或多个最优的解，通过研究最优解，得到某一个数据类型应该选取多长的窗口作为滑动窗口。

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