CN112633551A - 基于sdae-svr-ba的风电功率深度学习预测模型优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于SDAE‑SVR‑BA的风电功率深度学习预测模型优化方法，包括以下步骤：(1)首先对原始特征数据库中的多维NWP数据和风电场历史功率数据进行预处理；(2)采用蝙蝠算法BA对堆栈去噪自动编码器SDAE的隐含层数和隐含层节点数进行优化；(3)采用SDAE对输入数据做特征映射；(4)采用蝙蝠算法BA优化支持向量回归SVR模型中的参数g和C，g为SVR模型中核函数半径，C为SVR模型中惩罚因子；(5)再将步骤(3)映射特征的数据输入使用BA优化的SVR模型中进行预测，最后输出优化后的预测结果。本发明通过采用BA优化的SDAE‑SVR预测模型，具有出色的特征提取与抽象能力，有效提升了短期风电功率预测的精度，提高了功率预测的鲁棒性和稳定性，适合推广使用。

Description

基于SDAE-SVR-BA的风电功率深度学习预测模型优化方法
技术领域
本发明涉及一种基于Stacked Denoising Auto Encoder-Support VectorRegression-Bat Algorithm(SDAE-SVR-BA)的风电功率深度学习预测模型优化方法，属于风电功率短期预测领域。
背景技术
风电出力具有随机性、波动性等特点，从而阻碍大规模风电并网，对电网调度和发电计划带来困难。风电功率预测是通过气象预报数据、风电场运行状态数据等参数对风力发电未来出力进行预测，提高风力发电的可预见性。因此提高风力发电功率预测精度，能有效提高风电并网能力，减小弃风限电率，为电网运行和调度提供依据，实现电网的安全与可靠运行。
风电功率预测对电力系统的安全运行与经济调度至关重要，目前对风电功率进行预测主要有以下两个问题：(1)风电预测输入数据体量大，涵盖信息量广，难以充分挖掘有效信息，需要对其特征映射；(2)风电功率预测模型复杂，难以获得最优的模型结构和参数，需要采用高效的人工智能算法对模型结构和参数优化。因此，风电功率预测需要一种可以充分挖掘历史数据中的有效信息以提高风电功率短期预测精度的风功率预测(WPP)优化模型，减少风电对电网的冲击影响，从而实现电网的稳定和安全运行，提高风力发电的经济性能。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于SDAE-SVR-BA的风电功率深度学习预测模型优化方法，以解决上述背景技术中存在的问题。
本发明的目的由以下技术措施实现：
一种基于SDAE-SVR-BA的风电功率深度学习预测模型优化方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)首先对原始特征数据库中的多维数值天气预报NWP数据和风电场历史功率数据进行预处理；(2)采用蝙蝠算法BA对堆栈去噪自动编码器SDAE的隐含层数和隐含层节点数进行优化；(3)采用SDAE对输入数据做特征映射；(4)采用蝙蝠算法BA优化支持向量回归SVR模型中的参数g和C，g为SVR模型中核函数半径，C为SVR模型中惩罚因子；(5)再将步骤(3)映射特征的数据输入使用BA优化的SVR模型中进行预测，最后输出优化后的预测结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于SDAE-SVR-BA的风电功率深度学习预测模型优化方法，其特征在于：步骤(2)采用BA算法对SDAE的隐含层数和隐含层节点数进行优化，具体步骤为：
(2.1)初始化蝙蝠算法各项参数值；
(2.2)计算初始蝙蝠种群中每个蝙蝠的适应度fitness；
(2.3)在每次迭代中，对于单元蝙蝠生成随机数rand1，若rand1>R(i)，R(i)为第i只蝙蝠的脉冲发射率，则选择当前最佳解对第i只蝙蝠进行局部扰动，否则判断是否接受扰动后的解为新解。判断依据为：计算扰动后第i只蝙蝠的新适应度，若新适应度优于自身最优适应度或随机数rand2<A(i)，A(i)为第i只蝙蝠的脉冲响度，就用扰动后的新位置替换旧位置进行储存也就是更新A(i)和R(i)，否则再次进行rand1与R(i)比较；
(2.4)检索本次迭代过程中是否存在单元蝙蝠的适应度优于全局最优适应度，若存在，更新当前种群中蝙蝠的速度和位置，否则跳到步骤(2.6)；
(2.5)更新响度和脉冲频率；
(2.6)判断是否满足迭代终止条件；
(2.7)如果是，输出最优训练参数，否则重新回到步骤(2.2)。
3.根据权利要求1所述的一种基于SDAE-SVR-BA的风电功率深度学习预测模型优化方法，其特征在于：步骤(3)采用SDAE对输入数据做特征映射具体步骤为：使用步骤(1)预处理得到的数据输入到BA优化后的堆栈去噪自编码器，从高维特征数据中抽象处理得到低维特征数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于SDAE-SVR-BA的风电功率深度学习预测模型优化方法，其特征在于：步骤(4)采用蝙蝠算法BA优化支持向量回归SVR模型中的参数g和C，g为SVR模型中核函数半径，C为SVR模型中惩罚因子；具体步骤为：
(4.1)设定SVR模型中参数g和C的取值范围；
(4.2)将BA算法中的相关参数初始化；
(4.3)计算BA种群中各蝙蝠的适应度fitness，各蝙蝠所在位置的横坐标、纵坐标的值分别为C,g，每一个(C,g)的取值代表一种状态，相当于二维平面的横纵坐标，选取训练集进行训练和测试，适应度fitness能够体现风功率预测的准确率；
(4.4)更新蝙蝠的位置和速度，计算适应度fitness，若得到的新适应度优于原适应度，则更新的位置为最优位置，否则跳到步骤(4.6)；
(4.5)更新适应度、脉冲音量和脉冲波发射率；
(4.6)判断是否满足迭代终止条件，是继续步骤(4.7)；否则回到步骤(4.4)；
(4.7)输出最优位置及其对应的适应度,此时，最优位置的横坐标、纵坐标值为惩罚因子C和核函数半径g的最优值；
(4.8)利用寻优后的SVR模型的核函数参数g以及惩罚因子C构建优化的BA-SVR预测模型。
5.根据权利要求3或4所述的一种基于SDAE-SVR-BA的风电功率深度学习预测模型优化方法，其特征在于：最后再将得到的低维特征数据输入到蝙蝠算法优化过的SVR模型中进行预测，输出预测结果。
本发明达到的有益效果是：本发明方法融合了蝙蝠算法、SDAE算法以及SVR模型的有效性能，利用蝙蝠算法对栈式降噪自编码器算法中的参数以及SVR模型中的参数进行优化处理，充分挖掘了历史数据中的有效信息，进一步提高了风电功率预测的精度。该方法可以有效提高风力发电功率预测精度，提高风电并网能力，减小弃风限电率，实现电网的安全与可靠运行。
附图说明
图1为本发明的整体流程结构框图。
具体实施方式
下面结合本发明实施方式中的附图进行具体的描述，本发明的目的是提供一种充分挖掘历史数据中的有效信息，提高风力发电功率预测精度的一种基于SDAE-SVR-BA的风电功率深度学习预测模型优化方法。
如图1所示，一种基于SDAE-SVR-BA的风电功率深度学习预测模型优化方法，本方法分为五个步骤来实现风电功率短期预测。
对原始特征数据库中的多维NWP数据和风电场历史功率数据进行预处理；采用蝙蝠算法对SDAE的隐含层数和隐含层节点数以及SVR模型的惩罚因子参数C和核函数半径g进行优化，获得最优解；
基于SDAE-SVR-BA的风电功率深度学习预测模型优化方法中所述的采用BA优化后的堆栈去噪自编码器对输入数据做特征映射，得到深度低维映射特征；
基于SDAE-SVR-BA的风电功率深度学习预测模型优化方法中所述的寻优后的SVR模型的核函数参数g以及惩罚因子C构建优化的BA-SVR预测模型，再将映射特征输入到蝙蝠算法优化过的SVR模型中进行预测，输出预测结果。
一种基于SDAE-SVR-BA的风电功率深度学习预测模型优化方法，包括如下步骤：
步骤1：对原始特征数据库中的多维NWP数据和风电场历史功率数据进行预处理；
步骤2：采用蝙蝠算法优化SDAE隐含层数和隐含层节点数，主要步骤包括：
((2.1)初始化蝙蝠算法各项参数值；
(2.2)计算初始蝙蝠种群中每个蝙蝠的适应度fitness；
(2.3)在每次迭代中，对于单元蝙蝠生成随机数rand1，若rand1>R(i)，R(i)为第i只蝙蝠的脉冲发射率，则选择当前最佳解对第i只蝙蝠进行局部扰动，否则判断是否接受扰动后的解为新解。判断依据为：计算扰动后第i只蝙蝠的新适应度，若新适应度优于自身最优适应度或随机数rand2<A(i)，A(i)为第i只蝙蝠的脉冲响度，就用扰动后的新位置替换旧位置进行储存也就是更新A(i)和R(i)，否则再次进行rand1与R(i)比较；
(2.4)检索本次迭代过程中是否存在单元蝙蝠的适应度优于全局最优适应度，若存在，更新当前种群中蝙蝠的速度和位置，否则跳到步骤(2.6)；
(2.5)更新响度和脉冲频率；
(2.6)判断是否满足迭代终止条件；
(2.7)如果是，输出最优训练参数，否则重新回到步骤(2.2)。
步骤3：采用SDAE对输入数据做特征映射，具体步骤为：使用步骤(1)预处理得到的数据输入到BA优化后的堆栈去噪自编码器，从高维特征数据中抽象处理得到低维特征数据。
步骤4：采用蝙蝠算法BA优化支持向量回归SVR模型中的参数g和C，g为SVR模型中核函数半径，C为SVR模型中惩罚因子；具体步骤为：
(4.1)设定SVR模型中参数g和C的取值范围；
(4.2)将BA算法中的相关参数初始化；
(4.3)计算BA种群中各蝙蝠的适应度fitness，各蝙蝠所在位置的横坐标、纵坐标的值分别为C,g，每一个(C,g)的取值代表一种状态，相当于二维平面的横纵坐标，选取训练集进行训练和测试，适应度fitness能够体现风功率预测的准确率；
(4.4)更新蝙蝠的位置和速度，计算适应度fitness，若得到的新适应度优于原适应度，则更新的位置为最优位置，否则跳到步骤(4.6)；
(4.5)更新适应度、脉冲音量和脉冲波发射率；
(4.6)判断是否满足迭代终止条件，是继续步骤(4.7)；否则回到步骤(4.4)；
(4.7)输出最优位置及其对应的适应度,此时，最优位置的横坐标、纵坐标值为惩罚因子C和核函数半径g的最优值；
(4.8)利用寻优后的SVR模型的核函数参数g以及惩罚因子C构建优化的BA-SVR预测模型。步骤5:再将映射特征输入到蝙蝠算法优化过的SVR模型中进行预测，输出预测结果。
步骤5：最后再将得到的低维特征数据输入到蝙蝠算法优化过的SVR模型中进行预测，输出预测结果。
上述实施例仅说明了本发明的几种实施方式，但并不是用来限制本发明。还要指出的是，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (5)

1.一种基于SDAE-SVR-BA的风电功率深度学习预测模型优化方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)首先对原始特征数据库中的多维数值天气预报NWP数据和风电场历史功率数据进行预处理；(2)采用蝙蝠算法BA对堆栈去噪自动编码器SDAE的隐含层数和隐含层节点数进行优化；(3)采用SDAE对输入数据做特征映射；(4)采用蝙蝠算法BA优化支持向量回归SVR模型中的参数g和C，g为SVR模型中核函数半径，C为SVR模型中惩罚因子；(5)再将步骤(3)映射特征的数据输入使用BA优化的SVR模型中进行预测，最后输出优化后的预测结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于SDAE-SVR-BA的风电功率深度学习预测模型优化方法，其特征在于：步骤(2)采用BA算法对SDAE的隐含层数和隐含层节点数进行优化，具体步骤为：
(2.1)初始化蝙蝠算法各项参数值；
(2.2)计算初始蝙蝠种群中每个蝙蝠的适应度fitness；
(2.3)在每次迭代中，对于单元蝙蝠生成随机数rand1，若rand1>R(i)，R(i)为第i只蝙蝠的脉冲发射率，则选择当前最佳解对第i只蝙蝠进行局部扰动，否则判断是否接受扰动后的解为新解。判断依据为：计算扰动后第i只蝙蝠的新适应度，若新适应度优于自身最优适应度或随机数rand2<A(i)，A(i)为第i只蝙蝠的脉冲响度，就用扰动后的新位置替换旧位置进行储存也就是更新A(i)和R(i)，否则再次进行rand1与R(i)比较；
(2.4)检索本次迭代过程中是否存在单元蝙蝠的适应度优于全局最优适应度，若存在，更新当前种群中蝙蝠的速度和位置，否则跳到步骤(2.6)；
(2.5)更新响度和脉冲频率；
(2.6)判断是否满足迭代终止条件；
(2.7)如果是，输出最优训练参数，否则重新回到步骤(2.2)。
3.根据权利要求1所述的一种基于SDAE-SVR-BA的风电功率深度学习预测模型优化方法，其特征在于：步骤(3)采用SDAE对输入数据做特征映射具体步骤为：使用步骤(1)预处理得到的数据输入到BA优化后的堆栈去噪自编码器，从高维特征数据中抽象处理得到低维特征数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于SDAE-SVR-BA的风电功率深度学习预测模型优化方法，其特征在于：步骤(4)采用蝙蝠算法BA优化支持向量回归SVR模型中的参数g和C，g为SVR模型中核函数半径，C为SVR模型中惩罚因子；具体步骤为：
(4.1)设定SVR模型中参数g和C的取值范围；
(4.2)将BA算法中的相关参数初始化；
(4.3)计算BA种群中各蝙蝠的适应度fitness，各蝙蝠所在位置的横坐标、纵坐标的值分别为C,g，每一个(C,g)的取值代表一种状态，相当于二维平面的横纵坐标，选取训练集进行训练和测试，适应度fitness能够体现风功率预测的准确率；
(4.4)更新蝙蝠的位置和速度，计算适应度fitness，若得到的新适应度优于原适应度，则更新的位置为最优位置，否则跳到步骤(4.6)；
(4.5)更新适应度、脉冲音量和脉冲波发射率；
(4.6)判断是否满足迭代终止条件，是继续步骤(4.7)；否则回到步骤(4.4)；
(4.7)输出最优位置及其对应的适应度,此时，最优位置的横坐标、纵坐标值为惩罚因子C和核函数半径g的最优值；
(4.8)利用寻优后的SVR模型的核函数参数g以及惩罚因子C构建优化的BA-SVR预测模型。
5.根据权利要求3或4所述的一种基于SDAE-SVR-BA的风电功率深度学习预测模型优化方法，其特征在于：最后再将得到的低维特征数据输入到蝙蝠算法优化过的SVR模型中进行预测，输出预测结果。
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