CN110880053A - 光伏发电功率的预测方法 - Google Patents

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刘利冰
罗敬一
方宇晖
曾鹏
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    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Abstract

本发明公开了一种光伏发电功率的预测方法，包括构造光伏发电实际功率预测特征；构建基于indRNN的光伏发电功率预测模型；采用构建的预测特征和预测模型，对光伏发电功率进行预测。本发明提供的这种光伏发电功率的预测方法，首先构造预测特征，然后构建indRNN模型进行预测，因此本发明方法能够准确可靠且科学的对光伏发电功率进行预测。

Description

光伏发电功率的预测方法
技术领域
本发明属于光伏发电领域，具体涉及一种光伏发电功率的预测方法。
背景技术
随着经济技术的发展和人们生活水平的提高，电能已经成为了人们生产和生活中必不可少的二次能源，给人们的生产和生活带来了无尽的便利。而随着环境问题的日益突出，新能源发电受到了越来越多的关注。
光伏发电，以清洁性著称，因此也受到了全世界的关注。但是光伏发电受自然环境的影响较大，从而使得光伏发电并网后，给电网的电能质量带来了较大的挑战；同时由于光伏发电的随机性，使得电网的负荷预测和电力调度均受到了较大的影响。因此，对光伏发电功率进行准确、可靠的预测，就成为了解决问题的关键方法之一。
但是，目前现有的对于光伏发电功率预测的方法，往往采用的RNN模型；RNN模型虽然具有较好的预测效果，但是其在反向传播时产生梯度消失的情况，从而使得算法整体的预测精度不高，严重削弱了光伏发电功率预测的准确性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种可靠性高且准确性好的光伏发电功率的预测方法。
本发明提供的这种光伏发电功率的预测方法，包括如下步骤：
S1.构造光伏发电实际功率预测特征；
S2.构建基于indRNN的光伏发电功率预测模型；
S3.采用步骤S1构建的预测特征，结合步骤S2构建的预测模型，对光伏发电功率进行预测。
步骤S1所述的构造光伏发电实际功率预测特征，具体为采用如下特征作为光伏发电实际功率预测特征：
Figure BDA0002285005600000021
Figure BDA0002285005600000031
Figure BDA0002285005600000041
在上述表格中，mean表示某特征值在时间窗内的均值；std表示某特征值在时间窗内的方差。
步骤S2所述的构建基于indRNN的光伏发电功率预测模型，具体为采用如下算式作为基于indRNN的光伏发电功率预测模型：
采用如下公式作为预测模型的传递公式：
ht＝σ(Wxt+u⊙ht-1+b)
ot＝σ(Vht+c)
式中
Figure BDA0002285005600000042
为t时刻的输入传递状态；
Figure BDA0002285005600000043
为t时刻的隐层传递状态；
Figure BDA0002285005600000044
为输入权重；u为传递向量；
Figure BDA0002285005600000045
为偏置项的权重；⊙为矩阵点乘；σ为sigmiod函数；
Figure BDA0002285005600000046
为输出层的权重；
Figure BDA0002285005600000047
为输出层的偏置；
Figure BDA0002285005600000048
为输出；
采用如下算式作为n层预测模型堆叠情况下的传递导数：
Figure BDA0002285005600000049
式中Ln为n层的损失函数；hn,t为n层t时刻隐含输出；hn,T为为n层T时刻隐含输出；
Figure BDA00022850056000000410
为第n层hk+1的sigmiod函数；un为第n层隐藏输入的权重；
Figure BDA00022850056000000411
为第n层T-1时刻隐藏输入的权重；
采用如下算式作为损失函数MSE：
Figure BDA0002285005600000051
式中n为总样本数；yi为真实值；
Figure BDA0002285005600000052
为预测值。
本发明提供的这种光伏发电功率的预测方法，首先构造预测特征，然后构建indRNN模型进行预测，因此本发明方法能够准确可靠且科学的对光伏发电功率进行预测。
附图说明
图1为本发明方法的方法流程示意图。
图2为本发明方法与现有技术在晴天下的预测结果对比示意图。
图3为本发明方法与现有技术在天气变化情况下的预测结果对比示意图。
图4为本发明方法与现有技术在阴天下的预测结果对比示意图。
具体实施方式
如图1所示为本发明方法的方法流程示意图：本发明提供的这种光伏发电功率的预测方法，包括如下步骤：
S1.构造光伏发电实际功率预测特征；具体为采用如下特征作为光伏发电实际功率预测特征：
Figure BDA0002285005600000053
Figure BDA0002285005600000061
Figure BDA0002285005600000071
在上述表格中，mean表示某特征值在时间窗内的均值；std表示某特征值在时间窗内的方差；
S2.构建基于indRNN的光伏发电功率预测模型；具体为采用如下算式作为基于indRNN的光伏发电功率预测模型：
采用如下公式作为预测模型的传递公式：
ht＝σ(Wxt+u⊙ht-1+b)
ot＝σ(Vht+c)
式中
Figure BDA0002285005600000081
为t时刻的输入传递状态；
Figure BDA0002285005600000082
为t时刻的隐层传递状态；
Figure BDA0002285005600000083
为输入权重；u为传递向量；
Figure BDA0002285005600000084
为偏置项的权重；⊙为矩阵点乘；σ为sigmiod函数；
Figure BDA0002285005600000085
为输出层的权重；
Figure BDA0002285005600000086
为输出层的偏置；
Figure BDA0002285005600000087
为输出；
采用如下算式作为n层预测模型堆叠情况下的传递导数：
Figure BDA0002285005600000088
式中Ln为n层的损失函数；hn,t为n层t时刻隐含输出；hn,T为为n层T时刻隐含输出；
Figure BDA0002285005600000089
为第n层hk+1的sigmiod函数；un为第n层隐藏输入的权重；
Figure BDA00022850056000000810
为第n层T-1时刻隐藏输入的权重；
采用如下算式作为损失函数MSE：
Figure BDA00022850056000000811
式中n为总样本数；yi为真实值；
Figure BDA00022850056000000812
为预测值；
S3.采用步骤S1构建的预测特征，结合步骤S2构建的预测模型，对光伏发电功率进行预测。
在具体实施时，可以采用R-squared、MAE(Mean Absolute Error)均方根误差和MAPE(Mean Absolute Percentage Error)相对百分误差绝对值的平均值对算法效果进行评价。
具体的，R-squared为：
Figure BDA0002285005600000091
MAE(Mean Absolute Error)均方根误差为：
Figure BDA0002285005600000092
MAPE(Mean Absolute Percentage Error)相对百分误差绝对值的平均值为：
Figure BDA0002285005600000093
以下，结合一个实施例，对本发明的方法和现有技术的技术效果(预测准确性)进行对比：
根据某个光伏电站的实际光伏数据共41853条数据，数据采样频率为15min，从2017/1/1 0:00:00开始直到2018/4/26 4:00:00。将其中33853作为训练样本后面8000条作为测试样本。在cpu:i7-7000,gpu:1050Ti 4G,内存：16G的计算机条件下进行。
样本中给出了时间、辐照度(预测辐照度)、和数字天气预报给出的风速、风向、温度、压强、湿度。根据第一节中的特征工程构造特征之后，对数据进行标准化。
共用5个模型对原始特征和经特征工程构造后特征分别建模训练和预测。模型及其参数见表1，其中神经网络的参数代表其每层的单元数。
表1各个模型参数
模型 参数
indRNN [96,32,1]
LSTM [96,32,1]
BP [96,32,1]
SVR C＝100，gama＝0.01
KNN k＝5
采用以上5个模型分别对使用原始特征和特征工程构造后的特征进行建模，预测结果中包含哥类型复杂天气情况，分别展示不同变化情况下的光伏实际预测情况。
表2各个模型的预测结果
模型 MAE R2 MAPE
构造特征indRNN 0.643 0.862 4.497
构造特征LSTM 0.653 0.869 4.800
构造特征BP 0.770 0.802 5.642
构造特征SVR 0.775 0.794 5.747
构造特征KNN 0.874 0.770 6.187
原始特征indRNN 0.856 0.843 6.508
原始特征LSTM 0.860 0.843 6.585
原始特征BP 0.885 0.853 7.079
原始特征SVR 1.014 0.785 7.559
原始特征KNN 2.309 0.526 14.076
表2给出了共8000个点的预测值平均MAE、R2、MAPE。可以看出，经过特征构造后的模型精度有很大程度的提高。
为了详细验证indRNN模型的有效性，展示不同天气情况下的构造特征下各模型的预测结果进行展示。由于夜晚一般不会有太阳，因此只考虑早上6点到晚上6点的光伏发电功率。
图2展示了整天天气晴好的光伏发电功率预测情况，可以看出各个模型都能较好的拟合出实际光伏发电功率，其中indRNN的功率预测曲线更加贴合真实值的变化情况。根据表3可知，indRNN模型预测结果的MAE、R2、MAPE相对其他模型预测结果有着优势。
表3晴天时模型预测结果
模型 MAE R2 MAPE
构造特征indRNN 0.401 0.970 2.432
构造特征SVR 0.747 0.886 4.467
构造特征BP 0.743 0.887 4.641
图3展示了天气突变情况下(上午晴天下午阴天)光伏功率预测结果，可以看出只有indRNN模型的预测功率趋势与该天气下的实际功率有大致相同的变化趋势，说明该算法能较好的预测复杂天气变化情况下光伏功率发电功率变化情况。从表4可以看出在此种天气下对比天气晴好时，所有模型的预测准确率都会大幅度下降，但是indRNN还是具有最好的准确率。
表4变天时模型预测结果
模型 MAE R2 MAPE％
构造特征indRNN 1.120 0.780 7.725
构造特征SVR 1.404 0.711 9.633
构造特征KNN 1.470 0.615 9.915
构造特征BP 1.613 0.647 10.913
构造特征LSTM 1.560 0.688 11.146
图4展示了阴天情况下光伏功率预测情况，可以看出在这种情况下只有indRNN和LSTM模型预测结果能大致拟合实际光伏发电功率。说明此类天气下，需要有记忆能力的模型来预测光伏发电功率才会更加准确。从表5看出inRNN模型的预测准确率比LSTM模型更高。
表5阴天时模型预测结果
模型 MAE R2 MAPE％
构造特征indRNN 0.548 -0.221 4.822
构造特征LSTM 0.636 -0.461 5.744
构造特征SVR 0.702 -0.635 6.212
构造特征KNN 0.811 -0.937 7.355
构造特征BP 0.816 -0.645 7.578
以上对比了在三种不同天气情况下各个模型的光伏发电功率预测结果，可以充分证明indRNN模型既具有LSTM模型的记忆能力，但是比其他RNN模型有更好的泛化能力。因此，上述结果充分证明本发明方法的优越性。

Claims (3)

1.一种光伏发电功率的预测方法，包括如下步骤：
S1.构造光伏发电实际功率预测特征；
S2.构建基于indRNN的光伏发电功率预测模型；
S3.采用步骤S1构建的预测特征，结合步骤S2构建的预测模型，对光伏发电功率进行预测。
2.根据权利要求1所述的光伏发电功率的预测方法，其特征在于步骤S1所述的构造光伏发电实际功率预测特征，具体为采用如下特征作为光伏发电实际功率预测特征：
时间time；风向+湿度；湿度差；风速；辐照度/风向；温度/湿度；风速std；白天温度差*白天温度std；辐照度；风向温度；风向/湿度；白天压强差；辐照度*风向；湿度/辐照度；夜晚压强mean；夜晚温度差白天温度mean；辐照度^2；温度压强；白天风速差；温度std夜晚温度std；辐照度+风速；白天湿度std；白天湿度差；温度差*温度std；dis2peak_辐照度；白天风速mean；风速/温度；温度mean白天温度mean；温度湿度；白天辐照度std；压强差；温度差*夜晚温度std；辐照度+压强；辐照度/温度；温度std^2；湿度；风向+温度；温度/风速；压强mean；温度mean^2；辐照度+湿度；夜晚湿度std；温度；白天温度std夜晚温度mean；白天湿度mean；白天温度std^2；夜晚温度差*夜晚温度std；温度std*白天温度mean；白天压强std；风向+压强；风速压强；温度std白天温度std；风速+温度；风速/辐照度；湿度std；白天温度差温度std；温度/辐照度；夜晚风速差；风速差；温度mean；辐照度压强；风速+风向；夜晚温度std*夜晚温度mean；温度差*夜晚温度mean；白天辐照度mean；压强/湿度；月份month；白天温度差^2；风速/风向；湿度/风向；白天温度std；温度差夜晚温度差；夜晚风速std；辐照度*风速；湿度^2；白天温度差*夜晚温度std；风向/压强；风速+压强；温度差；温度差^2；辐照度湿度；风速^2；夜晚温度std^2；温度std；夜晚压强std；天day；夜晚温度std；夜晚温度差*夜晚温度mean；辐照度+风向；压强std；风向；白天温度mean；温度/风向；风向/温度；夜晚压强差；温度差白天温度差；温度+湿度；压强/风速；风速风向；夜晚温度差*温度std；风向/辐照度；白天风速std；夜晚温度mean；温度差*白天温度std；辐照度+温度；温度^2；湿度/温度；温度std*夜晚温度mean；辐照度/压强；夜晚湿度差；压强^2；夜晚温度std*温度mean；温度+压强；温度/压强；压强/温度；压强；湿度/压强；湿度/风速；白天辐照度差；白天温度std*温度mean；辐照度温度；压强湿度；风向湿度；白天温度std*白天温度mean；压强+湿度；风速/湿度；夜晚温度std白天温度mean；温度差*温度mean；辐照度/湿度；max辐照度；白天温度mean^2；白天温度差*夜晚温度mean；辐照度/风速；风速湿度；夜晚温度差^2；温度差*白天温度mean；风向^2；风向*压强；夜晚温度差；白天温度差*夜晚温度差；夜晚风速mean；压强/风向；白天压强mean；白天温度差*白天温度mean；风速+湿度；风向/风速；夜晚温度mean^2；温度mean*夜晚温度mean；夜晚湿度mean；风速*温度；夜晚温度差白天温度std；温度std*温度mean；压强/辐照度；风速mean；白天温度mean*夜晚温度mean；湿度mean；风速/压强；白天温度std*夜晚温度std；白天温度差；夜晚温度差*温度mean；压强/辐照度；风速mean；白天温度mean*夜晚温度mean；湿度mean；其中，mean表示某特征值在时间窗内的均值；std表示某特征值在时间窗内的方差；dis2peak为波形起始值与峰值之间的距离。
3.根据权利要求1所述的光伏发电功率的预测方法，其特征在于步骤S2所述的构建基于indRNN的光伏发电功率预测模型，具体为采用如下算式作为基于indRNN的光伏发电功率预测模型：
采用如下公式作为预测模型的传递公式：
ht＝σ(Wxt+u⊙ht-1+b)
ot＝σ(Vht+c)
式中
Figure FDA0002285005590000031
为t时刻的输入传递状态；
Figure FDA0002285005590000032
为t时刻的隐层传递状态；
Figure FDA0002285005590000033
为输入权重；u为传递向量；
Figure FDA0002285005590000034
为偏置项的权重；⊙为矩阵点乘；σ为sigmiod函数；
Figure FDA0002285005590000035
为输出层的权重；
Figure FDA0002285005590000036
为输出层的偏置；
Figure FDA0002285005590000037
为输出；
采用如下算式作为n层预测模型堆叠情况下的传递导数：
Figure FDA0002285005590000038
式中Ln为n层的损失函数；hn,t为n层t时刻隐含输出；hn,T为为n层T时刻隐含输出；
Figure FDA0002285005590000039
为第n层hk+1的sigmiod函数；un为第n层隐藏输入的权重；
Figure FDA00022850055900000310
为第n层T-1时刻隐藏输入的权重；
采用如下算式作为损失函数MSE：
Figure FDA00022850055900000311
式中n为总样本数；yi为真实值；
Figure FDA00022850055900000312
为预测值。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113343564A (zh) * 2021-05-28 2021-09-03 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 一种基于多元经验模态分解的变压器顶层油温预测方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108280551A (zh) * 2018-02-02 2018-07-13 华北电力大学 一种利用长短期记忆网络的光伏发电功率预测方法
CN109903557A (zh) * 2019-03-04 2019-06-18 南京邮电大学 基于改进独立循环神经网络的高速公路交通流预测方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108280551A (zh) * 2018-02-02 2018-07-13 华北电力大学 一种利用长短期记忆网络的光伏发电功率预测方法
CN109903557A (zh) * 2019-03-04 2019-06-18 南京邮电大学 基于改进独立循环神经网络的高速公路交通流预测方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SHAOFEI LU ET AL.: ""A New Power Load Forecasting Model (SIndRNN): Independently Recurrent Neural Network Based on Softmax Kernel Function"", 《2019 IEEE 21ST INTERNATIONAL CONFERENCE ON HIGH PERFORMANCE COMPUTING AND COMMUNICATIONS; IEEE 17TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON SMART CITY; IEEE 5TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA SCIENCE AND SYSTEMS》 *
SHUAI LI ET AL.: ""Independently Recurrent Neural Network (IndRNN): Building A Longer and Deeper RNN"", 《2018 IEEE/CVF CONFERENCE ON COMPUTER VISION AND PATTERN RECOGNITION》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113343564A (zh) * 2021-05-28 2021-09-03 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 一种基于多元经验模态分解的变压器顶层油温预测方法
WO2022247241A1 (zh) * 2021-05-28 2022-12-01 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 一种基于多元经验模态分解的变压器顶层油温预测方法

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