CN110956312B - 基于emd-cnn深度神经网络的光伏配电网电压预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于EMD‑CNN深度神经网络的光伏配电网电压预测方法。本发明的方法包括：步骤1，对原始电压时间序列数据进行最大最小归一化处理；步骤2，进行经验模态EMD分解，得到不同频率的固有模态分量以及一项残差分量；步骤3，构造输入数据矩阵：分别将固有模态分量按照二维数据矩阵排列置于不同通道中，利用卷积核实现各平稳分量中特征提取；步骤4，训练卷积神经网络CNN预测模型并进行预测。本发明从系统的角度出发，通过数据挖掘的手段来针对性地对含高比例光伏配电网的电压进行高精度预测，掌握电压变化趋势，为实现高比例光伏配电网的无功电压智能化高效运行提供有力的数据支撑。

Description

基于EMD-CNN深度神经网络的光伏配电网电压预测方法
技术领域
本发明涉及配电网电压预测领域，具体地说是一种基于EMD-CNN深度神经网络的光伏配电网电压预测方法。
背景技术
近年来太阳能发电容量迅速增加，配电网中的分布式光伏比例越来越高。然而，在含高比例光伏配电网中，受太阳辐照强度、温度以及云层等因素影响，光伏并网功率会发生突变，从而导致节点电压明显波动；而且户用光伏产权属于用户，负荷的波动的影响将进一步增加电网运行的不确定性，使得低压配电网电压越限和波动的风险加剧。随着人工智能技术的发展，精确的电压预测为配电网稳定运行提供了新的思路。
在含高比例分布式光伏配电网中，存在光伏出力远高于负荷消纳水平的情况，甚至存在功率倒送和电压越限现象，因此传统电压控制方法并不适用于此极端情况。目前电力系统预测领域的研究主要围绕新能源发电功率及负荷预测展开，基于含分布式光伏配电网电压预测还少有涉及。
智能电网是大数据的重要技术应用领域之一。随着智能电网的发展，高级量测体系、各种监控系统的大规模部署产生且积累了大量数据，充分挖掘这些数据的价值具有重要意义，通过对电压特点的研究，提出适用于电压预测的智能方法以准确掌握电压变化趋势，对于高比例光伏配电网的稳定高效运行十分重要。
发明内容
为解决上述现有技术存在的缺陷，本发明提供一种基于EMD-CNN深度神经网络的光伏配电网电压预测方法，其从系统的角度出发，通过数据挖掘的手段来针对性地对含高比例光伏配电网的电压进行高精度预测，掌握电压变化趋势，为实现高比例光伏配电网的无功电压智能化高效运行提供有力的数据支撑。
本发明采用如下的技术方案：基于EMD-CNN深度神经网络的光伏配电网电压预测方法，其包括：
步骤1，对原始电压时间序列数据进行最大最小归一化处理，使得原始数据位于[0,1]区间；
步骤2，将经过归一化处理后的电压时间序列数据进行经验模态EMD分解，得到不同频率的固有模态分量以及一项残差分量；
步骤3，构造输入数据矩阵：分别将固有模态分量按照二维数据矩阵排列置于不同通道中，利用卷积核实现各平稳分量中特征提取；
步骤4，训练卷积神经网络CNN预测模型并进行预测：划分输入数据矩阵的数据集为训练集和测试集，将训练集输入卷积神经网络CNN模型，经过反向传播算法进行梯度下降法训练得到预测模型，输入测试集数据得到电压预测结果。
进一步地，步骤1中，归一化处理公式如下：
Figure BDA0002274508980000021
式中，v*(t)为归一化处理后的电压时间序列数据，v0(t)为原始电压时间序列数据，vmax与vmin分别为电压的最大值与最小值。
进一步地，所述的步骤2包含以下三个步骤：
步骤21：找出原始电压时间序列信号v0(t)中的所有极大值点，并用样条插值函数拟合形成原始电压时间序列信号的上包络线lup(t)；
步骤22：方法同步骤21，找出原始电压时间序列信号v0(t)中的所有极小值点及下包络线ldown(t)，得到上下包络线的平均值l1(t)如下式：
Figure BDA0002274508980000022
步骤23：将原始电压时间序列信号v0(t)与第一次得到的平均包络线l1(t)相减，得到新的待筛选信号v1(t)＝v0(t)-l1(t)，重复步骤21和22，直到经过k次循环后vk(t)满足IMF分解终止条件终止(本征模函数Intrinsic Mode Function，简称IMF)，在此过程中各个分量的值如下式：
Figure BDA0002274508980000023
式中：IMFi(t)为分解出来的各个固有模态分量分量，r(t)为残差分量，通过上述分解过程，原始电压时间序列v0(t)表示为：
Figure BDA0002274508980000024
更进一步地，所述的步骤23中，为加速对大量电压时序数据的经验模态分解，采用加以改进的传统限定标准差终止条件，即若lup(t)、ldown(t)分别为原始电压时间序列信号的上、下包络线，构造新的终止条件形式，如下式：
Figure BDA0002274508980000031
再进一步地，步骤23中，对于给定的3个限定值θ1、θ2和α，得到2个分解终止条件：
1)满足δ(t)＜θ1的时间点个数与时间序列总长度比值大于等于1-α，得到终止条件1如下式：
Figure BDA0002274508980000032
式中：D为分解信号全部时间点的离散表示；
2)终止条件2为：对于每个时间点t满足条件如下式：
δ(t)＜θ2,θ2＝10θ1。
进一步地，步骤3中，通过滑动时间窗口的形式构造训练集
Figure BDA0002274508980000033
得到n个样本，用于卷积神经网络预测模型训练。
进一步地，步骤3中，为实现不同时间尺度的特征提取，需要搭建卷积层；
在卷积层中，稀疏连接和权重共享通过卷积核实现，它在不改变其权重的情况下在不同的输入通道上进行卷积运算，而各个通道可分别放置EMD各分解分量；不同的过滤器具有不同的权重即wj各不相同，并且每个过滤器在所有输入通道上共享权重，各个过滤器为下一层生成K个通道的输出数据，各个卷积核输出结果分别放置在不同通道中。
进一步地，步骤3中，第j个卷积核的输出yj如下式：
Figure BDA0002274508980000034
式中：xi是第i个通道的输入，wj和bj分别是第j个滤波器的权重和偏差，xi和wj都是2维数据形式；C和K分别代表输入通道和滤波器的数量，*表示卷积运算，a是卷积层的激活函数，选择tanh或线性整流函数ReLU。
进一步地，经过几次卷积和下采样操作后，特征映射的格式仍为2维形式，需要将它们展平为1维数据形式，处理后的数据将被输入一个或多个全连接层，每层中的节点数逐渐减少，最终输出输入为点预测的数据格式。
进一步地，卷积层和全连接层连接搭建好的卷积神经网络通过步骤3中构造的数据集进行反向传播算法训练，将参数训练好的模型进行电压点预测，电压点预测的评价标准用平均绝对百分比误差MAPE和平均绝对误差MAE：
Figure BDA0002274508980000041
Figure BDA0002274508980000042
式中：Vmeas(i)为第i时刻节点电压实测值，Vpred(i)为第i时刻模型预测输出值。
与最接近的现有技术相比，本发明具有的有益效果是：
1、本发明利用CNN的不同通道权重共享的特点，将不同的电压EMD分解分量置于输入数据的不同通道进行预测。与其他混合预测模型相比，该方法不仅降低了模型的复杂度，更能够使得卷积核能够全面提取分解分量的特征，提高预测精度。
2、本发明从数据驱动的角度出发，通过数据挖掘的方法针对性的对含分布式光伏配电网的电压进行高精度预测，为实现高比例光伏配电网的无功电压智能化高效运行提供有力的数据支撑。
附图说明
图1为本发明实施例的流程图；
图2是本发明应用例中的某电压时间序列EMD分解结果图；
图3为本发明应用例中的预测结果示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例对本发明进行深入地详细说明。应当理解，此处所描述的实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定发明。
实施例
如图1所示，本发明所述的一种基于EMD-CNN深度神经网络的光伏配电网电压预测方法，流程如图1所示，具体包括以下步骤：
步骤1对原始电压时间序列数据进行归一化处理
选取含分布式光伏配电网中某关键节点电压数据为研究对象，由于低压光伏配电网的节点电压大致波动范围在230-240V左右，为了便于深度神经网络预测模型训练以及特征提取，将电压时间序列数据进行最大最小归一化处理，使得原始数据位于为[0,1]区间，归一化处理公式如式(1)：
Figure BDA0002274508980000043
式中，v*(t)为归一化处理后的电压时间序列数据，v0(t)为原始电压时间序列数据，vmax与vmin分别为电压的最大值与最小值。
步骤2将归一化的电压时间序列数据进行EMD分解
由于含分布式光伏的配电网节点电压与光伏的输出功率以及负荷的波动有关，所以无功电压时间序列呈现高波动性、可变性及随机性。电压序列中往往包含尖峰和波动等形式的非线性和动态分量，会降低无功电压预测精度。因此，为了降低CNN的训练难度并提高预测精度，将步骤1归一化处理的电压时间序列数据进行EMD分解，从复杂的原始信号中获取不同的固有模态分量IMF(t)和一项残差分量r(t)，从而产生平稳的时序分量，使得预测模型能够更好地捕捉各个分量的变化规律。
所述步骤2包含以下三个步骤：
步骤21：找出原始电压时间序列信号v0(t)中的所有极大值点，并用样条插值函数拟合形成原信号的上包络线lup(t)。
步骤22：方法同步骤21，找出原信号的极小值点及下包络线ldown(t)。得到上下包络线的平均值l1(t)如式(2)：
Figure BDA0002274508980000051
步骤23：将原始信号v0(t)与第一次得到的平均包络线l1(t)相减，得到新的待筛选信号v1(t)＝v0(t)-l1(t)，重复步骤21和22，直到经过k次循环后vk(t)满足IMF分解终止条件终止。在此过程中各个分量的值如式(3)：
Figure BDA0002274508980000052
式中：IMFi(t)为分解出来的各个固有模态分量分量，r(t)为残差分量。通过上述分解过程，原始电压时间序列v0(t)可表示为如式(4)：
Figure BDA0002274508980000053
为加速对大量电压时序数据的EMD分解，采用加以改进的传统限定标准差终止条件。若lup(t)、ldown(t)分别为原始信号的上、下包络线，构造新的终止条件形式，如式(5)：
Figure BDA0002274508980000054
对于给定的3个限定值θ1、θ2和α，能够得到2个分解终止条件：
(1)满足δ(t)＜θ1的时间点个数与时间序列总长度比值大于等于1-α，得到终止条件1如式(6)：
Figure BDA0002274508980000061
式中：D为分解信号全部时间点的离散表示，θ1＝0.05，α＝0.05。
(2)终止条件2为对于每个时间点t满足条件如式(7)：
δ(t)＜θ2,θ2＝10θ1 式(7)
步骤3构造输入数据矩阵
针对卷积神经网络输入数据为二维矩阵形式的特点，对于经过步骤1和步骤2归一化处理并进行EMD分解的电压时间序列数据，分别将固有模态分量按照二维数据矩阵排列置于不同通道中，利用卷积核实现各相对较平稳分量中特征提取。通过滑动时间窗口的形式构造训练集
Figure BDA0002274508980000062
得到n个样本，用于卷积神经网络预测模型训练。
为实现不同时间尺度的特征提取，需要搭建卷积层。在卷积层中，稀疏连接和权重共享通过卷积核实现，它可以在不改变其权重的情况下在不同的输入通道上进行卷积运算，而各个通道可以分别放置EMD各分解分量。不同的过滤器通常具有不同的权重即wj各不相同，并且每个过滤器在所有输入通道上共享权重，从而大大节省了计算空间并降低了过度拟合的可能性。各个过滤器为下一层生成K个通道的输出数据，各个卷积核输出结果分别放置在不同通道中，其中第j个卷积核的输出yj如式(8)：
Figure BDA0002274508980000063
式中：xi是第i个通道的输入，wj和bj分别是第j个滤波器的权重和偏差。xi和wj都是2维数据形式。C和K分别代表输入通道和滤波器的数量，*表示卷积运算，a是卷积层的激活函数，通常选择tanh或线性整流函数ReLU。
由于卷积核只能够在相应的感受野中提取局部特征，卷积层中的任何单个通道都无法反映出全局特征，所以全连接层对于完整的CNN结构仍然是必不可少的。经过几次卷积和下采样操作后，特征映射的格式仍为2维形式，需要将它们展平为1维数据形式。处理后的数据将被输入一个或多个全连接层，每层中的节点数逐渐减少，最终输出输入为点预测的数据格式。
步骤4训练CNN卷积神经网络预测模型并进行预测
划分输入数据矩阵的数据集为训练集和测试集，将训练集输入卷积神经网络CNN模型，经过反向传播算法进行梯度下降法训练得到预测模型。
卷积层和全连接层连接搭建好的卷积神经网络通过步骤3中构造的数据集进行反向传播算法训练，将参数训练好的模型进行电压点预测，输入测试集数据得到电压预测结果，其中评价标准用平均绝对百分比误差MAPE和平均绝对误差MAE如式(9)～(10)：
Figure BDA0002274508980000071
Figure BDA0002274508980000072
式中：Vmeas(i)为第i时刻节点电压实测值，Vpred(i)为第i时刻模型预测输出值。在测试集的误差越小，模型预测精度越高。
应用例
1)对原始电压时间序列数据进行归一化处理
针对某含分布式光伏配电网，选取配电网中某关键节点电压历史运行数据为研究对象，相邻时间节点间隔为1小时，时间跨度从16年8月到18年6月近两年时间。通过对电压数据最大最小归一化处理，将原始数据取值置于[0,1]区间。
2)将归一化的电压时间序列数据进行EMD分解
将归一化电压时间序列数据进行EMD分解，得到固有模态分量及残差分量，选取步骤2中的终止条件1为分解结束条件，得到各个分量与原始信号对比结果如图2所示。
3)构造输入数据矩阵
选取2维滑动时间窗口大小为7×24，连续滑动得到数据对，对于分解的不同分量分别放置在不同通道中，得到包含近15000个样本的数据集，设置训练集和测试集比例为6:1，划分样本数据集。
4)训练CNN卷积神经网络预测模型并进行预测
通过python编程实现卷积神经网络的搭建，在本应用例中，设置两层卷积层及两层全连接层，通过超参数的调整，训练网络使得泛化误差最小，即在测试集中的预测更加准确。通过训练好的模型输入测试集数据，得到预测结果。为了验证本发明模型的准确性，选取BPNN、SVR、CNN、EMD-SVR模型与本发明模型比较，比较结果如图3所示。

Claims (9)

1.基于EMD-CNN深度神经网络的光伏配电网电压预测方法，其特征在于，包括：
步骤1，对原始电压时间序列数据进行最大最小归一化处理，使得原始数据位于[0,1]区间；
步骤2，将经过归一化处理后的电压时间序列数据进行经验模态EMD分解，得到不同频率的固有模态分量以及一项残差分量；
步骤3，构造输入数据矩阵：分别将固有模态分量按照二维数据矩阵排列置于不同通道中，利用卷积核实现各平稳分量中特征提取；
步骤4，训练卷积神经网络CNN预测模型并进行预测：划分输入数据矩阵的数据集为训练集和测试集，将训练集输入卷积神经网络CNN模型，经过反向传播算法进行梯度下降法训练得到预测模型，输入测试集数据得到电压预测结果；
所述的步骤2包含以下三个步骤：
步骤21：找出原始电压时间序列信号v0(t)中的所有极大值点，并用样条插值函数拟合形成原始电压时间序列信号的上包络线lup(t)；
步骤22：方法同步骤21，找出原始电压时间序列信号v0(t)中的所有极小值点及下包络线ldown(t)，得到上下包络线的平均值l1(t)如下式：
Figure FDA0003842704510000011
步骤23：将原始电压时间序列信号v0(t)与第一次得到的平均包络线l1(t)相减，得到新的待筛选信号v1(t)＝v0(t)-l1(t)，重复步骤21和22，直到经过k次循环后vk(t)满足IMF分解终止条件终止，在此过程中各个分量的值如下式：
Figure FDA0003842704510000012
式中：IMFi(t)为分解出来的各个固有模态分量，r(t)为残差分量，通过上述分解过程，原始电压时间序列v0(t)表示为：
Figure FDA0003842704510000013
2.根据权利要求1所述的基于EMD-CNN深度神经网络的光伏配电网电压预测方法，其特征在于，步骤1中，归一化处理公式如下：
Figure FDA0003842704510000014
式中，v*(t)为归一化处理后的电压时间序列数据，v0(t)为原始电压时间序列数据，vmax与vmin分别为电压的最大值与最小值。
3.根据权利要求1所述的基于EMD-CNN深度神经网络的光伏配电网电压预测方法，其特征在于，所述的步骤23中，为加速对大量电压时序数据的经验模态分解，采用加以改进的传统限定标准差终止条件，即若lup(t)、ldown(t)分别为原始电压时间序列信号的上、下包络线，构造新的终止条件形式，如下式：
Figure FDA0003842704510000021
4.根据权利要求3所述的基于EMD-CNN深度神经网络的光伏配电网电压预测方法，其特征在于，步骤23中，对于给定的3个限定值θ1、θ2和α，得到2个分解终止条件：
1)满足δ(t)＜θ1的时间点个数与时间序列总长度比值大于等于1-α，得到终止条件1如下式：
Figure FDA0003842704510000022
式中：D为分解信号全部时间点的离散表示；
2)终止条件2为：对于每个时间点t满足条件如下式：
δ(t)＜θ2,θ2＝10θ1。
5.根据权利要求1或2所述的基于EMD-CNN深度神经网络的光伏配电网电压预测方法，其特征在于，步骤3中，通过滑动时间窗口的形式构造训练集
Figure FDA0003842704510000023
得到n个样本，用于卷积神经网络预测模型训练。
6.根据权利要求1或2所述的基于EMD-CNN深度神经网络的光伏配电网电压预测方法，其特征在于，步骤3中，为实现不同时间尺度的特征提取，需要搭建卷积层；
在卷积层中，稀疏连接和权重共享通过卷积核实现，它在不改变其权重的情况下在不同的输入通道上进行卷积运算，而各个通道可分别放置EMD各分解分量；不同的过滤器具有不同的权重即wj各不相同，并且每个过滤器在所有输入通道上共享权重，各个过滤器为下一层生成K个通道的输出数据，各个卷积核输出结果分别放置在不同通道中。
7.根据权利要求6所述的基于EMD-CNN深度神经网络的光伏配电网电压预测方法，其特征在于，步骤3中，第j个卷积核的输出yj如下式：
Figure FDA0003842704510000031
式中：xi是第i个通道的输入，wj和bj分别是第j个过滤器的权重和偏差，xi和wj都是2维数据形式；C和K分别代表输入通道和过滤器的数量，*表示卷积运算，a是卷积层的激活函数，选择tanh或线性整流函数ReLU。
8.根据权利要求7所述的基于EMD-CNN深度神经网络的光伏配电网电压预测方法，其特征在于，经过几次卷积和下采样操作后，特征映射的格式仍为2维形式，需要将它们展平为1维数据形式，处理后的数据将被输入一个或多个全连接层，每层中的节点数逐渐减少，最终输出输入为点预测的数据格式。
9.根据权利要求8所述的基于EMD-CNN深度神经网络的光伏配电网电压预测方法，其特征在于，卷积层和全连接层连接搭建好的卷积神经网络通过步骤3中构造的数据集进行反向传播算法训练，将参数训练好的模型进行电压点预测，电压点预测的评价标准用平均绝对百分比误差MAPE和平均绝对误差MAE：
Figure FDA0003842704510000032
Figure FDA0003842704510000033
式中：Vmeas(i)为第i时刻节点电压实测值，Vpred(i)为第i时刻模型预测输出值。
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