CN112036658A - 一种基于随差遗忘长短期记忆的风电功率实时预测方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于随差遗忘长短期记忆的风电功率实时预测方法，以斯皮尔曼相关系数法进行风电功率历史数据与各NWP数据特征相关性量化分析、风电功率时间序列自相关性量化分析后，重新构建一个包含历史时刻RWP与预测时刻NWP的输入特征序列，作为预测模型的输入数据；而后在标准长短期记忆遗忘门上进行改进，得到随差遗忘长短期记忆的风电功率实时预测模型，且随差遗忘长短期记忆的风电功率实时预测模型在任意时刻均拥有输入门、输出门和遗忘门，并将t‑1时刻预测值与实际值两者的绝对误差作为遗忘门的输入量，进而发掘、学习风电出力的变化规律，有效提高风电功率实时预测的精度，有助有提高风电并网的安全性和稳定性，同时能够促进风能的消纳。
Description
技术领域
本发明涉及发电预测技术领域，尤其涉及一种基于随差遗忘长短期记忆的风电功率实时预测方法。
背景技术
风电功率实时预测结果关系电力系统日内滚动调度运行和日内生产计划的制定，准确的风电出力预测结果有助于提高含有大比例风电接入电力系统的安全性和稳定性，同时能够促进风电的消纳从而减少弃风现象。由于风速、风向等气象因素在每个时刻的变化是高度随机、不确定性，这种不确定性将会增加风电功率预测的难度。因此亟待一种能够更好把握风电出力复杂变化规律的预测方法。
风能归根到底是风速、风向、气压、对流强弱等气象特征综合作用的结果，也是造成风电出力波动的源头。现有的风电功率预测方法：一是通过数值预报气象(numericalweather prediction，NWP)数据和风机轮毂高度的风速、风向等数据，再根据风机功率与风速的特性曲线来预测风电功率，但其高度依赖NWP数据，且精度受NWP分辨率与更新频率的影响较大，目前已较少单纯使用该方法进行实时风电功率预测；二是采用ANN、SVM等神经网络预测方法通过大量历史风电功率与气象数据建立输出变量与输入变量之间的非线性关系，以将动态时间建模问题变为静态空间建模问题，但风电功率不仅具有非线性，且具有动态特性，即系统的输出不仅与当前时刻的输入有关，而且与过去的输入有关，因此，ANN和SVM对于风电功率预测的精度有限。最深入采用基于深度学习神经网络如标准LSTM、GRU等进行风电功率预测，然而现有方法、模型的不足在于：输入特征数据方面，仅将风电功率历史数据或NWP数据作为输入数据；模型本身方面，未对标准的深度学习网络模型进行适合于风电功率场景的改进。因此，研究一种基于人工智能的适合于风电功率实时预测场景深度学习模型，并利用多变量数据即同时将NWP数据与风电功率历史数据，以提高风电功率实时预测精度十分必要。
发明内容
本发明所解决的技术问题在于提供一种基于随差遗忘长短期记忆的风电功率实时预测方法，以解决上述背景技术中的问题。
本发明所解决的技术问题采用以下技术方案来实现：
一种基于随差遗忘长短期记忆的风电功率实时预测方法，具体步骤如下：
(1)采集风电功率历史数据
(2)构建预测模型的输入数据
以斯皮尔曼相关系数法进行风电功率与各NWP特征相关性量化分析、风电功率时间序列自相关性量化分析后，重新构建一个包含历史时刻RWP与预测时刻NWP的输入特征序列，作为预测模型的输入数据，同时以构建输入特征序列的时间序列作为每步预测的输入进行实时滚动风电功率预测；
输入特征序列计算公式如下：
公式(1)中，n为样本数量，di为Xi与Yi两列第i个样本数列重新按降序排列后的序号差，X为当前的风电功率数据，Y为NWP数据或为历史时刻的风电功率数据；
(3)建立随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型
由于标准长短期记忆遗忘门更新方式不能实时反映预测误差对模型预测的修正作用，故对标准长短期记忆遗忘门进行改进，得到随差遗忘长短期记忆的风电功率实时预测模型，且随差遗忘长短期记忆的风电功率实时预测模型在任意时刻均拥有三个门，以保护和控制遗忘状态，分别为:输入门、输出门和遗忘门：
输入门：
it＝s(Wi·[ht-1,xt]+bi) (3)
预更新门：
新单元状态：
输出门：
ot＝s(Wo·[ht-1,xt]+bo) (6)
模型最终输出：
ht＝ot·tanh(ct) (7)
遗忘门：
ft＝s(Wf·K+bf) (8)
上述公式中，s为sigmoid激活函数，Wf为遗忘门的权重矩阵；bf为遗忘门的偏置项，T为tanh激活函数，K＝h't-1-ht-1，h’t-1为t-1时刻实际值，ht-1为t-1时刻的预测值，ht为t时刻的预测值，xt为输入变量；
(4)训练随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型并进行预测
根据根据步骤(2)获得的输入特征序列对随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型进行训练，最后用已经训练完成的随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型完成风电功率实时预测；
所述随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型的源代码、随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型的训练及风电功率实时预测均在Python平台上完成。
有益效果：本发明利用多变量融合数据，以建立随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型，进而发掘、学习风电出力的变化规律，有效提高风电功率实时预测的精度，有助有提高风电并网的安全性和稳定性，同时能够促进风能的消纳。
附图说明
图1为本发明实施例的结构框架示意图。
图2为本发明实施例的算法流程图。
图3为本发明实施例中的计算输入特征序列流程示意图。
图4为本发明实施例中的随差遗忘LSTM结构示意图。
图5为本发明实施例中的随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型网络示意图。
图6～7为本发明实施例中的随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型实时预测方法效果示意图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白清晰，下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。
一种基于随差遗忘长短期记忆的风电功率实时预测方法，具体步骤如下：
(1)采集风电功率历史数据
通过传感器或局域网采集风电功率历史数据；
(2)构建预测模型的输入数据
如图3所示，以斯皮尔曼相关系数法进行风电功率与各NWP特征相关性量化分析、风电功率时间序列自相关性量化分析后重新构建一个包含历史时刻RWP(Real WindPower，RWP)与预测时刻NWP的输入特征序列，作为预测模型的输入数据，同时以构建输入特征序列的时间序列作为每步预测的输入进行实时滚动风电功率预测；
气象数据与风电功率具有时序相关性，即当前时刻气象和风电功率与历史时刻风电功率有关，因此需量化评估当前t时刻风电功率与历史(t-1、t-2等)时刻气象和风电功率的相关性，以确定EFFG-based LSTM的输入变量；
由于气象因素和风电功率不服从某种特定概率分布，本实施例采用斯皮尔曼相关系数法来分析风电功率与NWP特征之间及风电功率时间序列自相关性，斯皮尔曼相关性系数，也即斯皮尔曼秩相关系数，“秩”可以理解为一种顺序或者排序，它是根据原始数据的排序位置进行求解，其公式如下：
公式(1)中，n为样本数量，di为Xi与Yi两列第i个样本数列重新按降序排列后的序号差，X为当前的风电功率数据，Y为NWP数据或为历史时刻的风电功率数据；
(3)建立随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型
由于标准长短期记忆(long short-term memory，LSTM)遗忘门更新方式不能实时反映预测误差对模型预测的修正作用，本实施例提出随差遗忘长短期记忆(ErrorFollowing Forget Gate-based LSTM，EFFG-based LSTM)的风电功率实时预测模型；
传统LSTM网络模型原理：
在任意时刻(如t时刻)每个LSTM单元(cell)输入有三个：t时刻LSTM cell的输入变量x(t)、t-1时刻LSTM cell的输出量h(t-1)及t-1时刻LSTM cell的状态量c(t-1)，在本实施例中，x(t)为t时刻输入到LSTM单元中的历史风电功率与t时刻的预报气象；h(t-1)为t-1时刻LSTM单元输出的风电功率预测值；c(t-1)为保存或遗忘了多少前t-1时刻LSTM单元的历史输出值，输出有两个：t时刻LSTM输出值h(t)和t时刻LSTM单元状态c(t)，即t时刻的风电功率预测值和历史风电功率预测值保存或遗忘状态，在任意时刻每个LSTM均拥有三个门，以保护和控制LSTM cell状态，分别为:输入门、输出门和遗忘门：
遗忘门：
ft＝s(Wf·[ht-1,xt]+bf) (2)
输入门：
it＝s(Wi·[ht-1,xt]+bi) (3)
预更新门：
传统LSTM网络模型新单元状态：
输出门：
ot＝s(Wo·[ht-1,xt]+bo) (6)
传统LSTM网络模型最终输出：
ht＝ot·tanh(ct) (7)
上述公式中，s为sigmoid激活函数，Wf为遗忘门的权重矩阵；bf为遗忘门的偏置项，T为tanh激活函数，ht为t时刻的预测值，xt为输入变量；
考虑实际值与预测值的误差对历史数据的遗忘作用，对传统LSTM的遗忘门进行改进，以建立随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型；
在风电功率实时滚动预测模式下进行t时刻预测时，t-1时刻模型的预测值与测量的实际值可以得到，故实际值与预测值的偏差，此时的偏差不仅反映t-1时刻模型的预测能力也包括历史时刻信息对预测值所起的积极作用，若计算后发现偏差巨大，说明历史时刻值对t时刻预测已无太大的支持作用，进而要减小历史时刻值对预测输出值的影响；在LSTM单元中要减小历史时刻信息对当前预测的作用，即减小t-1时刻的LSTM单元状态c(t-1)，是通过遗忘门来实现，因此，遗忘门要根据t-1时刻预测值与实际值偏差情况调整遗忘门大小，即进行随差遗忘，但是从公式(2)可知标准LSTM的遗忘门是由t-1时刻输出h(t-1)和t时刻的输入x(t)确定，这种更新方式不能计及t-1时刻预测值与实际值的偏差对t时刻遗忘门的调整作用，为此，将t-1时刻预测值与实际值两者的绝对误差作为遗忘门更新的输入量如下式所示：
ft＝s(WfK+bf) (8)
公式(8)中，K＝h't-1-ht-1，h’t-1为t-1时刻实际值，ht-1为t-1时刻的预测值；
随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型在t时刻结构如图4所示，其与标准的LSTM相比，除了遗忘门输入量改进为预测值ht-1与实际值h't-1的绝对误差外，其它门的更新方式与标准的长短期记忆一样；
(4)训练随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型并进行预测
根据根据步骤(2)获得的输入特征序列对随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型进行训练，随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型训练时有一定的预测性能指标，如RMSE调整预测网络模型的隐含层数以及隐含层神经元数，随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型训练优化算法选择Adam，各个门的激活函数为默认值；最后用已经训练完成的随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型完成风电功率实时预测；
所述随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型的源代码、随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型的训练及风电功率实时预测均在Python平台上完成。
以下以西北某实际风电场的历史数据为例，即2017年1月1日～12月31日的NWP数据与历史RWP，此期间风电场的开机容量为90MW，风电功率采样时间间隔为15min，NWP预报间隔为15min，NWP包含有170m、100m、30m处的风速与风向；
采用此风电场2017年整年的数据，利用斯皮尔曼相关系数法计算分析预测功率与NWP各特征及与历史时刻RWP的相关性系数，如表1所示，以此筛选出随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型输入特征变量：
表1 NWP各特征及与历史时刻RWP的相关性系数表
| NWPs与RWP | 斯皮尔曼相关系数平均值 |
| 170米风速与RWP | 0.45 |
| 170米风向与RWP | 0.41 |
| 100米风速与RWP | 0.85 |
| 100米风向与RWP | 0.79 |
| 30米风速与RWP | 0.64 |
| 30米风向与RWP | 0.56 |
| 气压与与RWP | 0.22 |
| 温度与RWP | 0.16 |
| 湿度与RWP | 0.08 |
由上表1可知：此风电场当前t时刻风电功率与当前t时刻100米、30米处的风速与风向最相关，故此风电场要预测t时刻的风电功率需将t时刻100米、30米处的风速与风向计入到新构建的时间序列中，如表2所示：
表2历史功率与当前功率的相关性系数表
由上表2可知：此风电场当前t时刻功率与t-1、t-2、t-3历史时刻功率的相关性较强，故要预测此风电场t时刻的功率时要将t时刻前3个时刻功率的放入到新构建的时间序列中；
随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型网络参数设置：由斯皮尔曼相关性计算可知输入步长为4，即前三个历史时刻RWP与预测时刻NWP，隐含层神经元即EFFG-based LSTM单元(cell)个数与预测精度(如RMSE)并不是线性关系，即达到一定数目后再增加cell个数预测精度反而会减小，故隐含层神经元数目需根据时间序列中输入特征量个数、模型训练精度高低确定；经反复试验验证输入特征量设置为12时预测精度最好，EFFG-based LSTM各个门激活函数保持为默认值；
而后采用2017年3月、7月、10月、12月历史数据训练已经搭建好的随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型；并用已经训练完成的预测模型进行预测，以2017年7月1日至7月19日的数据作为模型预测测试数据，进行两种时间尺度的实时预测，一是预测未来4h内，即从7月20日10:00至14:45的风电功率，二是预测未来24内，即7月21日一天内的风电功率，得到预测结果，如图6、7所示；
传统预测方法(SVM和标准的LSTM)的最大相对误差为3.36％，最小相对误差为0.51％，平均相对误差为1.68％；而采用本实施例得到的预测结果为最大相对误差为1.35％，最小相对误差为0.07％，平均相对误差为1.68％。
Claims (5)
1.一种基于随差遗忘长短期记忆的风电功率实时预测方法，其特征在于，具体步骤如下：
(1)采集风电功率历史数据
(2)构建预测模型的输入数据
以斯皮尔曼相关系数法进行风电功率历史数据与各NWP数据特征相关性量化分析、风电功率时间序列自相关性量化分析后，重新构建一个包含历史时刻RWP与预测时刻NWP的输入特征序列，作为预测模型的输入数据；
(3)建立随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型
在标准长短期记忆遗忘门上进行改进，得到随差遗忘长短期记忆的风电功率实时预测模型，且随差遗忘长短期记忆的风电功率实时预测模型在任意时刻均拥有三个门，即输入门、输出门和遗忘门，并将t-1时刻预测值与实际值两者的绝对误差作为遗忘门的输入量；
(4)训练随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型并进行预测
根据根据步骤(2)获得的输入特征序列对随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型进行训练，最后用已经训练完成的随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型完成风电功率实时预测。
2.根据权利要求1所述的一种基于随差遗忘长短期记忆的风电功率实时预测方法，其特征在于，步骤(2)中，输入特征序列计算公式如下：
公式(1)中，n为样本数量，di为Xi与Yi两列第i个样本数列重新按降序排列后的序号差，X为当前的风电功率数据，Y为NWP数据或为历史时刻的风电功率数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于随差遗忘长短期记忆的风电功率实时预测方法，其特征在于，步骤(2)中，同时以构建输入特征序列的时间序列作为每步预测的输入进行实时滚动风电功率预测。
4.根据权利要求1所述的一种基于随差遗忘长短期记忆的风电功率实时预测方法，其特征在于，步骤(3)中，各个门公式如下：
输入门：
it＝s(Wi·[ht-1,xt]+bi) (3)
预更新门：
新单元状态：
输出门：
ot＝s(Wo·[ht-1,xt]+bo) (6)
模型最终输出：
ht＝ot·tanh(ct) (7)
遗忘门：
ft＝s(Wf·K+bf) (8)
上述公式中，s为sigmoid激活函数，Wf为遗忘门的权重矩阵；bf为遗忘门的偏置项，T为tanh激活函数，K＝h't-1-ht-1，h’t-1为t-1时刻实际值，ht-1为t-1时刻的预测值，ht为t时刻的预测值，xt为输入变量。
5.根据权利要求1所述的一种基于随差遗忘长短期记忆的风电功率实时预测方法，其特征在于，所述随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型的源代码、随差遗忘LSTM风电功率实时预测模型的训练及风电功率实时预测均在Python平台上完成。
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