CN112561189A - 一种适用于光伏电站发电量预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种适用于光伏电站发电量预测方法,本发明的目的是针对光伏电站的发电量预测问题,提供一种多源数据融合的深度学习预测模型,首先,将从天气数据网站爬取到的天气预报、日照时长、日照强度和历史发电量等信息进行综合处理,通过特征工程处理数据并提取出合适的发电量预测模型的输入数据;然后,将预测数据输入长短期记忆网络(LSTM),输出电量预测值。
Description
技术领域
本发明涉及光伏电站发电量预测领域,具体涉及一种适用于光伏电站发电量预测方法。
背景技术
进入21世纪以后,随着世界经济水平的快速增长与科学技术的日新月异的发展,人们生 产和生活中对能源的需求呈现丼喷式的增长。美国能源部能源信息署(EIA)在2017年发表 的《全球能源展望》中指出:在2000年,全球能源消耗量总量为158亿吨标准煤。而到了 2015年,其增长率超过了50%,消耗量高达239亿吨标准煤。并且能源消耗增长率一直没有 减慢的趦势,据估计到了2040年可能增长为306亿吨标准煤。传统不可再生的化石能源的过 度消耗,以及随之而来的全球变暖及生态环境恶化等问题,给人类带来了很大的生存危机。 因此,大力促进可再生能源的发展,进而改变现有的能源结构是解决能源和环境可持续发展 问题的一种必然的选择。
相对而言,光伏发电是全球发展的趋势,现在光伏发电技术已经得到了快速的发展,同 时分布式光伏发电站在我国所占的比重越来越大。光伏发电固有的间歇性和波动性的特点导 致分布式光伏发电并网对电网的安全、稳定和经济运行造成很大冲击。光伏发电量预测的研 究是光伏电站研究的重点之一。
光伏发电量的精确的预测可以提高电网的稳定性、能够有效帮助电网调度部门做好各类 电源的调度计划,可以帮助光伏电站减少由于限电带来的经济损失,提高光伏电站运营管理 效率。建立根据天气环境因素预测光伏发电量的模型,能够确保地区制定行之有效的用电规 划和策略,充分利用太阳能,提高太阳能资源的利用比例。实现区域能源利用的优化,准确 的光伏发电预测能够为光伏发电并网提供保障,提高电网运行的稳定性和经济效益。
发明内容
本发明针对现有技术存在的问题,提供一种适用于光伏电站发电量预测方法,其应用时 采用了多源数据融合,该技术将各种不同的数据信息进行综合,吸取不同数据源的特点然后 从中提取出统一的、比单一数据更好、更丰富的信息,在本发明中使用了LSTM网络,按照 序列进行预测,在整个电站发电量预测中更加准确,按照时间进行,即考虑了季度。
本发明通过以下技术方案实现:
一种适用于光伏电站发电量预测方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1数据获取:
收集爬取天气预报信息存到MySQL数据库;
收集爬取某地区一整年的日照时长信息;
收集爬取10-30年内该地区站点太阳辐射通量每月的平均值;
收集爬取逐小时的云量、降水预报信息;
步骤2数据处理:
(1)对收集的数据中以中文形式表示,在训练预测模型时需要将该特征数值化,采用粒 子群算法将天气类型数值化处理;
(2)日照时长数据处理,需要从数据中提取不同日期的日照时长,将数据中的属性“昼 长”转换为数值型,例如10:30:00可转换为10.5;
(3)太阳辐照数据处理;
(4)云量、降水数据处理;
(5)异常日发电量数据处理;
步骤3电量预测:采用深度学习模型LSTM算法预测发电量。
进一步的,一种适用于光伏电站发电量预测方法,所述粒子群算法步骤为:
(1)初始化:首先,我们设置最大迭代次数,目标函数的自变量个数,粒子的最大速度, 位置信息为整个搜索空间,我们在速度区间和搜索空间上随机初始化速度和位置,设置粒子 群规模为M,每个粒子随机初始化一个飞翔速度;
(2)个体极值与全局最优解:定义适应度函数,个体极值为每个粒子找到的最优解,从 这些最优解找到一个全局值,叫做本次全局最优解,再与历史全局最优比较,进行更新;
(3)更新速度和位置的公式:
粒子i=1,2,...,M;M表示种群大小;
ω:惯性权重;c1和c2表示学习因子,合适的c1和c2既可加快收敛速度又不易陷入局部最优;
rand1和rand2是介于[0,1]之间的随机数;
终止条件:达到设定迭代次数;代数之间的差值满足最小界限。
进一步的,一种适用于光伏电站发电量预测方法,所述深度学习模型LSTM算法为:LSTM 是由三个同构单元格组成,该结构能够通过更新内部状态来长时间存储信息,通过使用字母 A表示三个单元具有相同的单元结构,每个单元格由4个主要元素构成:输入门、遗忘门、 输出门和单元状态,用x表示LSTM单元的输入向量;用h表示单元格输出向量;f、i、o分 别表示遗忘门、输入门和输出门;C表示单元状态;下标t表示时刻;σ、tanh分别为sigmoid、 tanh激活函数;W和b分别表示权重和偏差矩阵。
进一步的,一种适用于光伏电站发电量预测方法,所述步骤2数据处理中,对收集的数 据中以中文形式表示,如“小雪”、“多云”、“阴”等,在训练预测模型时需要将该特征数值 化,采用粒子群算法将天气类型数值化处理,具体操作为:
Step1:设置粒子群参数迭代次数G=50,种群大小P=50,惯性权重w=0.5,学习因子 c1=c2=0.5;
Step2:设置粒子编码,如天气类型有L个,则设置粒子编码为长度为L的向量,每一值 表示对应天气类型的系数;
Step3:设置目标函数,根据天气类型以及对应的粒子编码,即可将中文形式的天气类型 转换为数值型的天气系数,通过行政地区将天气信息与日发电量数据拼接,计算抄表电量与 天气系数的皮尔逊相关系数,该相关系数为该粒子的目标值;
Step4:更新粒子位置,计算粒子的目标函数值;
Step5:算法迭代次数达到最大次数G则终止算法,否则返回step4。
综上所述,本发明的以下有益效果:
1、本发明一种适用于光伏电站发电量预测方法,根据电站所处的地理位置获取相关的外 界数据,大多方法中使用辐照度,然后应对没有电站辐照站的电站而言是不具备预测条件的, 所以本发明中运用到了云量,节省了建设气象站的费用。
2、本发明一种适用于光伏电站发电量预测方法,在数据处理中,采用粒子群算法对天气 类型进行数值处理。根据天气类型以及对应的粒子编码,即可将中文形式的天气类型转换为 数值型的天气系数,通过行政地区将天气信息与日发电量数据拼接,计算抄表电量与天气系 数的皮尔逊相关系数,该相关系数为该粒子的目标值。因为天气系数与发电量的相关系数越 大说明粒子所表示天气类型的系数越准确。
3、本发明一种适用于光伏电站发电量预测方法,采用了多源数据融合,该技术将各种不 同的数据信息进行综合,吸取不同数据源的特点然后从中提取出统一的、比单一数据更好、 更丰富的信息。
4、本发明一种适用于光伏电站发电量预测方法,在本发明中使用了LSTM网络,按照 序列进行预测,在整个电站发电量预测中更加准确,按照时间进行,即考虑了季度。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解,构成本申请的一部分,并不 构成对本发明实施例的限定。在附图中:
图1为离散粒子群算法的编码与解码部分示意图。
图2为整个算法的流程图。
图3为整个算法的迭代过程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下面结合实施例和附图,对本发明 作进一步的详细说明,本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明,并不作为对本 发明的限定。
实施例
如图1-3所示,
1、数据获取
(1)从天气预报网站(http://www.tianqihoubao.com/yubao)爬取天气预报信息存到MySQL 数据库,部分数据结构如表1所示;
表1天气预报部分数据
(2)从网站(https://richurimo.51240.com/ningxiahuizuzizhiqu__richurimo)爬取宁夏回族自 治区一整年的日照时长信息,部分数据结构如表2所示;
表2日照时长部分数据
日期 | 日出 | 日中 | 日落 | 昼长 |
2020年11月01日周日 | 07:21:49 | 12:38:32 | 17:55:15 | 10:33:26 |
2020年11月02日周一 | 07:22:53 | 12:38:31 | 17:54:09 | 10:31:16 |
2020年11月03日周二 | 07:23:58 | 12:38:31 | 17:53:05 | 10:29:07 |
2020年11月04日周三 | 07:25:03 | 12:38:32 | 17:52:01 | 10:26:58 |
2020年11月05日周四 | 07:26:08 | 12:38:34 | 17:51:00 | 10:24:52 |
(3)从期刊干旱区研究的论文《宁夏太阳辐射逐日、月、年总量的变化特征》获取宁夏 1971年到2000年30年20个站点太阳辐射通量每月的平均值,部分数据结构如表3所示;
表3太阳辐照量部分数据
(4)从网站(http://m.weathercn.com/hourly-weather-forecast.do?partner=NULL&language =zh-cn&id=60334&p_source=&p_type=jump)爬取逐小时的云量、降水等预报信息,部分数据 结构如表4所示。
表4云量、降水等部分数据
行政地区编号 | 行政地区 | 时间 | 温度 | 降水 | 云量 | 日期 |
982206 | 北寨镇 | 8 | -5.5 | 7 | 100 | 2020-11-21 |
982206 | 北寨镇 | 9 | -5.5 | 7 | 100 | 2020-11-21 |
982206 | 北寨镇 | 10 | -6.2 | 7 | 100 | 2020-11-21 |
982206 | 北寨镇 | 11 | -5.8 | 7 | 100 | 2020-11-21 |
982206 | 北寨镇 | 12 | -5.1 | 10 | 100 | 2020-11-21 |
982206 | 北寨镇 | 13 | -5.3 | 70 | 100 | 2020-11-21 |
(5)电站的历史日发电量部分数据如表5所示。
表5日发电量部分数据
2、数据处理
因为不同渠道获取的数据存在各种差异,需要对数据进行处理。
(1)表1中的天气类型是以中文形式表示,如“小雪”、“多云”、“阴”等,在训练预测模 型时需要将该特征数值化,采用粒子群算法将天气类型数值化处理。具体操作为:
Step1:设置粒子群参数迭代次数G=50,种群大小P=50,惯性权重w=0.5,学习因子 c1=c2=0.5。
Step2:设置粒子编码,如天气类型有L个,则设置粒子编码为长度为L的向量,每一值 表示对应天气类型的系数。
Step3:设置目标函数,根据天气类型以及对应的粒子编码,即可将中文形式的天气类型 转换为数值型的天气系数,通过行政地区将天气信息与日发电量数据拼接,计算抄表电量与 天气系数的皮尔逊相关系数,该相关系数为该粒子的目标值。因为天气系数与发电量的相关 系数越大说明粒子所表示天气类型的系数越准确。
Step4:更新粒子位置,计算粒子的目标函数值。
Step5:算法迭代次数达到最大次数G则终止算法,否则返回step4.
(2)日照时长数据处理
需要从表2中提取不同日期的日照时长,将表2中的属性“昼长”转换为数值型,例如 10:30:00可转换为10.5,转换后的部分数据如表6所示:
表6时长数据
日期 | 昼长 | 时 | 分 | 时长 |
2020-01-01 | 09:32:07 | 9 | 32 | 9.533333 |
2020-01-02 | 09:32:45 | 9 | 32 | 9.533333 |
2020-01-03 | 09:33:29 | 9 | 33 | 9.55 |
2020-01-04 | 09:34:14 | 9 | 34 | 9.566667 |
(3)太阳辐照数据处理
表3中的太阳辐照量是每月的均值,采用均匀插值将辐照量分布到每一日。例如12月的 辐照量为301,1月的辐照量为326.8,将每月的平均辐照量视为该月15号的辐照量,即12 月15日的辐照量为301,1月15号的辐照量为326.8,则每日辐照变化量为(326.8-301)/30=0.86, 即可得到每日的辐照量,最后对辐照量进行归一化处理可以得到光照系数。部分数据如表7 所示:
表7处理后的关照系数
日期 | 光照 | 光照系数 |
2019年12月15日 | 301 | 0 |
2019年12月16日 | 301.8333 | 0.001928971 |
2019年12月17日 | 302.6666 | 0.003857942 |
2019年12月18日 | 303.4999 | 0.005786913 |
2019年12月19日 | 304.3332 | 0.007715884 |
(4)云量、降水数据处理
表4中云量和降水等信息是一小时为单位存储,在日发电量预测时需要将其转为每日当 日数据。选择每日10点、14点、16点三个时间点的云量和降水,通过遍历行政地区和日期, 可以得到每日三个点的数据。
(5)异常日发电量数据处理
在电量采集的过程中存在采集到异常电量,需要将异常数据替换。替换方法为找到该电 站与当日天气类似的其他日期的发电量。
3、电量预测
将获得的所有数据与发电量做相关性分析,结果如表8所示:
表8相关系数矩阵
采用深度学习模型LSTM预测发电量,预测输入为天气1、天气2、最高温度、时长系数、光照系数、降水10、降水14、降水18、云量10、云量14、云量18,输出为发电量。需 要对每个特征属性进行归一化处理。如公式所示:
式中x*表示归一化后的值,x表示当前数据值,xmin表示数据最小值,xmax表示数据最大 值。
4、结果分析:
图3是电站发电量模型训练的过程,在训练之后均方误差为:0.08606,准确率为91.394%。 其中红色为发电量的预测,蓝色为发电量的真实值,从图像可以得出预测值与真实值曲线大 致相同。
5、本发明预测方法的工作过程:
将对所需的数据进行获取,之后对数据进行处理,数据进入模型进行训练,最后应用到 电站的发电量预测上。业主使用该模型可以得到发电量的预测情况,业主根据结果为光伏发 电并网提供保障,提高电网运行的稳定性和经济效益。
以上所述的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说 明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施方式而已,并不用于限定本发明的保护 范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本 发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种适用于光伏电站发电量预测方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1数据获取:
收集爬取天气预报信息存到MySQL数据库;
收集爬取某地区一整年的日照时长信息;
收集爬取10-30年内该地区站点太阳辐射通量每月的平均值;
收集爬取逐小时的云量、降水预报信息;
步骤2数据处理:
(1)对收集的数据中以中文形式表示,在训练预测模型时需要将该特征数值化,采用粒子群算法将天气类型数值化处理;
(2)日照时长数据处理,需要从数据中提取不同日期的日照时长,将数据中的属性“昼长”转换为数值型,例如10:30:00可转换为10.5;
(3)太阳辐照数据处理;
(4)云量、降水数据处理;
(5)异常日发电量数据处理;
步骤3电量预测:采用深度学习模型LSTM算法预测发电量。
2.根据权利要求1所述的一种适用于光伏电站发电量预测方法,其特征在于,所述粒子群算法步骤为:
(1)初始化:首先,我们设置最大迭代次数,目标函数的自变量个数,粒子的最大速度,位置信息为整个搜索空间,我们在速度区间和搜索空间上随机初始化速度和位置,设置粒子群规模为M,每个粒子随机初始化一个飞翔速度;
(2)个体极值与全局最优解:定义适应度函数,个体极值为每个粒子找到的最优解,从这些最优解找到一个全局值,叫做本次全局最优解,再与历史全局最优比较,进行更新;
(3)更新速度和位置的公式:
粒子i=1,2,...,M;M表示种群大小;
ω:惯性权重;c1和c2表示学习因子,合适的c1和c2既可加快收敛速度又不易陷入局部最优;
rand1和rand2是介于[0,1]之间的随机数;
终止条件:达到设定迭代次数;代数之间的差值满足最小界限。
3.根据权利要求1所述的一种适用于光伏电站发电量预测方法,其特征在于,所述深度学习模型LSTM算法为:LSTM是由三个同构单元格组成,该结构能够通过更新内部状态来长时间存储信息,通过使用字母A表示三个单元具有相同的单元结构,每个单元格由4个主要元素构成:输入门、遗忘门、输出门和单元状态,用x表示LSTM单元的输入向量;用h表示单元格输出向量;f、i、o分别表示遗忘门、输入门和输出门;C表示单元状态;下标t表示时刻;σ、tanh分别为sigmoid、tanh激活函数;W和b分别表示权重和偏差矩阵。
4.根据权利要求1所述的一种适用于光伏电站发电量预测方法,其特征在于,所述步骤2数据处理中,对收集的数据中以中文形式表示,如“小雪”、“多云”、“阴”等,在训练预测模型时需要将该特征数值化,采用粒子群算法将天气类型数值化处理,具体操作为:
Step1:设置粒子群参数迭代次数G=50,种群大小P=50,惯性权重w=0.5,学习因子c1=c2=0.5;
Step2:设置粒子编码,如天气类型有L个,则设置粒子编码为长度为L的向量,每一值表示对应天气类型的系数;
Step3:设置目标函数,根据天气类型以及对应的粒子编码,即可将中文形式的天气类型转换为数值型的天气系数,通过行政地区将天气信息与日发电量数据拼接,计算抄表电量与天气系数的皮尔逊相关系数,该相关系数为该粒子的目标值;
Step4:更新粒子位置,计算粒子的目标函数值;
Step5:算法迭代次数达到最大次数G则终止算法,否则返回step4。
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