CN112801350A - 基于不确定度的深度学习超短时风电功率预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于不确定度的深度学习超短时风电功率预测方法，其特征在于：S01、获取若干指定高度下、当前及过去连续的一定时间内多个时刻的风电数据，风电数据包括风速、风向；S02、对风电数据进行预处理；S03、将经预处理的当前及过去连续的一定时间内多个时刻各指定高度的风电数据输入训练好的贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型，模型输出各指定高度下的风电功率预测值、模型不确定度和偶然不确定度；S04、根据偶然不确定度、模型不确定度判断预测结果的可信程度；所述贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型的训练集中每个样本取连续的一定时间内多个时刻对应所述若干指定高度的风电数据，及该一定时间内最后时刻的风电功率。

Description

基于不确定度的深度学习超短时风电功率预测方法
技术领域
本发明涉及一种基于不确定度的深度学习超短时风电功率预测方法。适用于风电场功率预测领域。
背景技术
国外在风电场功率预测领域有近20年的历史，较为成熟的研究有，丹麦Ris国家实验室开发的Prediktor、丹麦技术大学的WPPT(Wind Power Prediction Tool)、德国OlenBurg大学研发的Previent等等。我国在风电场功率预测领域的研究取得了一定的成果，成果多集中在统计模型算法的研究。
国内外使用深度学习技术进行风电功率预测研究的非常少，此类研究处正于起步阶段。现有的研究集中于采用深度学习算法预测风速的研究，少部分研究关注了风电功率的预测，且现有的风电功率预测精度不高。
总体而言，现阶段还未形成系统化的功率预测大数据分析方法，缺乏建模数据、模型结构、建模思路、模型适应性等多方面的分析。并且目前深度学习模型用于风电功率预测系统都是确定性系统，模型无法展示预测结果的可信程度。在实际使用中，模型预测无法做到100％的准确，在预测错误的时候，盲目信任预测结果可能对发电机造成严重伤害。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：针对上述存在的问题，提供一种基于不确定度的深度学习超短时风电功率预测方法，以解决现有技术风电功率预测精度不高和模型无法展示预测结果可信程度的问题。
本发明所采用的技术方案是：一种基于不确定度的深度学习超短时风电功率预测方法，其特征在于：
S01、获取若干指定高度下、当前及过去连续的一定时间内多个时刻的风电数据，风电数据包括风速、风向；
S02、对风电数据进行预处理；
S03、将经预处理的当前及过去连续的一定时间内多个时刻各指定高度的风电数据输入训练好的贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型，模型输出各指定高度下的风电功率预测值、模型不确定度和偶然不确定度；
S04、根据偶然不确定度、模型不确定度判断预测结果的可信程度；
所述贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型的训练集中每个样本取连续的一定时间内多个时刻对应所述若干指定高度的风电数据，及该一定时间内最后时刻的风电功率；
所述贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型通过在时间方向上对风电数据进行一维卷积处理提取特征，处理过去时刻的风速、风向对当前时刻的风电功率的影响；通过对不同时刻提取的特征进行注意力机制操作，处理不同时刻对当前风电功率影响程度大小；通过多次dropout蒙特卡洛采样，得到若干组对应所述若干指定高度的预测值；将若干组预测值的均值作为模型最终输出的指定高度下的风电功率预测值，若干组预测值的方差作为模型不确定度，模型的数据噪点作为偶然不确定度。
所述对风电数据进行预处理包括数据清洗和归一化处理，数据清洗包括对少量缺失数据的填补和异常值的剔除。
所述异常值的剔除通过桨距角上临界曲线辨识方法。
所述数据填补通过相关性计算了解不同风电机组间的相关程度，通过相关性最高的机组来插补缺失机组数据。
所述通过相关性计算了解不同风电机组间的相关程度，通过相关性最高的机组来插补缺失机组数据，包括：
分段求取相关性并对排序名次进行统计的相关性排序方法，通过该方法得出机组间相关性排名列表，按照列表中的名次来确定最适合用于插补的数据点。
一种基于不确定度的深度学习超短时风电功率预测系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取若干指定高度下、当前及过去连续的一定时间内多个时刻的风电数据；
预处理模块，用于对风电数据进行预处理；
风电功率预测模块，用于将经预处理的当前及过去连续的一定时间内多个时刻的风电数据输入训练好的贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型，模型输出各指定高度下的风电功率预测值、模型不确定度和偶然不确定度；
预测结果可信度判定模块，用于根据偶然不确定度、模型不确定度判断预测结果的可信程度；
用于训练所述贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型的训练集中每个样本取连续的一定时间内多个时刻对应所述若干指定高度的风电数据，及该一定时间内最后时刻的风电功率；
所述贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型通过在时间方向上对风电数据进行一维卷积处理提取特征，处理过去时刻的风速、风向对当前时刻的风电功率的影响；通过对不同时刻提取的特征进行注意力机制操作，处理不同时刻对当前风电功率影响程度大小；通过多次dropout蒙特卡洛采样，得到若干组对应所述若干指定高度的预测值；将若干组预测值的均值作为模型最终输出的指定高度下的风电功率预测值，若干组预测值的方差作为模型不确定度，模型的数据噪点作为偶然不确定度。
所述预处理模块包括数据清洗模块和归一化处理模块，数据清洗模块括对少量缺失数据的填补和异常值的剔除。
所述异常值的剔除通过桨距角上临界曲线辨识方法。
所述数据填补通过相关性计算了解不同风电机组间的相关程度，通过相关性最高的机组来插补缺失机组数据。
所述通过相关性计算了解不同风电机组间的相关程度，通过相关性最高的机组来插补缺失机组数据，包括：
分段求取相关性并对排序名次进行统计的相关性排序方法，通过该方法得出机组间相关性排名列表，按照列表中的名次来确定最适合用于插补的数据点。
本发明的有益效果是：本发明利用预处理好的风电数据，通过贝叶斯深度学习将多个不同高度上的连续一定时间内多个时刻的风电数据包括风速、风向进行融合提取特征，最终输出模型预测功率结果的同时，给出偶然不确定度和模型不确定度，使得模型的安全性能得到保证，当遇到预测结果的不可信时，可通过停止电机工作或者多个预测模型平均取值，保护发电机的安全。
附图说明
图1为实施例的流程图。
图2为实施例中的系统框图。
图3为实施例中贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型的结构示意图。
1、数据获取模块；2、预处理模块；201、数据清洗模块；202、归一化处理模块；3、风电功率预测模块；4、预测结果可信度判定模块。
具体实施方式
本实施例为一种基于不确定度的深度学习超短时风电功率预测方法，具体包括以下步骤：
S01、获取四个高度(10m、30m、50m、80m)下、当前及过去连续一小时中4个时刻(每隔15分钟)的风电数据，风电数据包括风速、风向等。
S02、对风电数据进行预处理，包括数据清洗和对数据进行归一化处理，数据清洗包括对少量缺失数据的填补和异常值的剔除。
S021、异常值剔除：对获取的风电数据包括风速、风向进行异常值剔除，异常值剔除主要是通过桨距角上临界曲线辨识方法。
桨距角上临界曲线是区分正常功率—桨距角数据与异常功率—桨距角数据的曲线，在某一功率值P下，其正常桨距角β应有的上界值β(P)，大于这个上界值即将该数据点视为异常桨距角数据点，小于上界值即视为正常桨距角数据点。
通过基于密度的DBSCAN聚类方法将机组的功率—桨距角数据集C聚类为几个簇C1、C2、C3、……、Cn；选取最下方的数据簇，该数据簇即为正常桨距角数据Cr；设置网格，计算网格内正常桨距角数据密度，网格长度L为10(功率轴)，宽度W为0.5(桨距角轴)；找到桨距角数据密度最后一个不为零的网格，其上界就是β(P)。
S022、数据填补：对连续时段中间少量缺失或者异常数据剔除后进行填补。
通过相关性计算了解不同风电机组间的相关程度，从而通过相关性最高的机组来插补缺失机组数据。
但是由于两个时间序列值的相关性系数计算不允许出现NAN数据，然而NAN数据在机组实测风速数据中随机出现，造成两台机组的实测风速数据序列间并不能直接求取相关性系数。
为解决相关性系数求解困难问题，本实施例采用分段求取相关性并对排序名次进行统计的相关性排序方法，通过该方法得出机组间相关性排名列表，按照列表中的名次来确定最适合用于插补的数据点。具体实施步骤如下：
1)实测风速数据矩阵分段；
2)数据分段后，将矩阵中没有缺失的数据列合并为新的矩阵用于相关性计算；
3)计算无缺失数据列间的相关性，并对相关性排序；
4)通过无缺失数据列排序情况与数据缺失情况反溯得到一次机组实测风速相关性排名情况；
5)重复(2)到(4)过程，直至计算完成所有分段数据的相关性计算和相关性的排名。
6)统计每台机组相关性排名第一、第二到第N的机组。
7)通过相关性排名第一概率最大的机组插补缺失数据，若相关性排名第一概率最大的机组同样缺失数据，则用排名第二概率最大的机组来插补，依次类推。
S023、数据归一化：数据归一化是数据预处理中的基础性工作，不同的原始数据往往有不同的量纲和取值范围，数值间的差别可能很大，不进行规范化处理可能会影响数据分析的结果。为了消除数据量纲和取值范围的差异，需要进行归一化。
对于风速/气温/气压等数据，采用最大最小值归一化方法；对于风向数据，数值天气预报中的风向是0-360度的数据，在360-0度间的数值变化并不平滑，不符合实际的风速变化情况，不利于神经网络的训练，本实施例分别取风向角的正弦值与余弦值进行归一化计算。
S03、利用训练好的贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型进行风电功率预测，将经预处理的当前及过去连续一小时中4个时刻个时刻各高度的风电数据输入训练好的贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型，模型输出各指定高度下的风电功率预测值、模型不确定度和偶然不确定度。
贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型将过去一个小时的风速、风向和当前时刻的风速、风向融合在一起，通过在时间方向上对风电数据进行一维卷积处理提取特征，处理过去时刻的风速、风向对当前时刻的风电功率的影响；
通过对不同时刻提取的特征进行注意力机制操作，处理不同时刻对当前风电功率影响程度大小；
通过多次dropout蒙特卡洛采样，得到若干组对应所述若干指定高度的预测值；
将若干组预测值的均值作为模型最终输出的指定高度下的风电功率预测值，若干组预测值的方差作为模型不确定度，模型的数据噪点作为偶然不确定度。
本实施例采用的注意力机制是与深度残差网络(Deep Residual Network)相关的方法，基本思路是将注意力机制应用到ResNet中，并且使网络能够训练的比较深。本例中注意力机制是软注意力基本的加掩码(mask)机制，该注意力机制的mask借鉴了残差网络的想法，不只根据当前网络层的信息加上mask，还把上一层的信息传递下来，防止mask之后的信息量过少引起的网络层数不能堆叠很深的问题。通过给每个特征元素都找到其对应的注意力权重和每个时刻对应的权重，就可以同时形成了空间域和时间域的注意力机制。
S04、当模型不确定度或者偶然不确定度比用于训练贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型的训练集的平均不确定度高出50％时，则判断该数据的预测可信程度低。
本实施例中贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型的构建及训练方法包括：
A、贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型的构建包括：
为了构建贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型，将普通深度卷积神经网络的权值和偏置由定值变为分布。对于贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型的训练，即给定一个训练集D＝{(X1,Y1),…,(XN,YN)}，想获得模型权重的后验分布p(W|X,Y)，可以由贝叶斯公式得到：
Figure BDA0002895749850000081
先验分布p(W)被设定为标准正态分布。但是由于边际分布p(Y|X)需要在整个W进行积分，而深度学习卷积网络层数深，权重参数数量大，这些权重构成的空间非常复杂，积分结果很难求出，因此真实权重后验概率分布求不出来。通过采用变分推断的方法近似求出模型后验分布，即采用一个简单点的分布qθ(W)去近似后验概率的分布p(W|X,Y)，为了能够使近似后验分布尽可能接近真实后验分布，计算二者之间的KL散度并且通过优化使得二者之间的KL散度尽可能小。最小化KL散度等价于最小化负的ELBO(negative evidencelower bound)，也就是最小化-∫qθ(W)logp(Y|X,W)dW+KL[qθ(W)|p(W)]，最后得到最佳近似后验分布
Figure BDA0002895749850000082
但是在贝叶斯神经网络中用来近似后验的变分方法在计算上会大大增加参数的数量，而优化变分推断方法的后验分布和优化利用dropout正则化网络模型是等价的，因此采用dropout正则化手段作为贝叶斯近似手段获取到模型后验分布。
在获得模型近似后验分布后，测试使用时，由于近似后验分布比较复杂，采用dropout蒙特卡洛模拟手段(例如50次前向传播)进行采样获取在
Figure BDA0002895749850000091
下的分类结果分布。通过获取分类结果的均值和方差，获取到分类结果和模型不确定度。
B、贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型的训练包括：
获取大量四个高度(10m、30m、50m、80m)不同时刻的风速、风向等风电数据；
在输入网络模型前，需要对风电数据进行预处理，包括数据清洗和数据归一化处理；
将获取的数据按照4：1比例拆分为训练集和测试集，为了能够更加科学地测试模型性能，每个季节分别按照4：1拆分。训练集中每个样本取连续一个小时中4个时刻(每隔15分钟)的风电数据；
贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型的特征融合部分采取数据融合，将四个高度的连续一个小时中4个时刻的风速、风向作为提取特征信息部分的输入，输出下一个时刻的预测功率值.
本实施例在训练贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型时采用：
A、使用Mean Square Error(MSE)Loss+偶然不确定度(aleatoric uncertainty)+模型不确定度(model uncertainty)损失(L＝LCEL+Laleatoric+Lmodle)作为损失函数；
B、使用sub-sampling梯度下降算法作为卷积神经网络的学习算法；
C、每个卷积神经网络训练50个epoch，训练参数和优化器与分割模型相同；
D、为了能够增大训练数据量，每次取连续五个时刻数据(间隔15分钟)，4个用于训练，最后一个用于计算损失；下一组训练数据往后移动一个时刻，以此类推；
E、在每层卷积操作中加入L2 Weight Decay正则化。
本实施例训练中通过多次dropout蒙特卡洛，得到预测分布，即四组对应四个高度的预测值(见表1)。
表1
10 30 50 80
1 352 316 324 371
2 313 328 331 340
…… …… …… …… ……
n 334 343 317 329
…… …… …… …… ……
最终风电功率预测值的为四个高度上的预测值均值，方预测值差为模型不确定度，模型噪声节点学习得到的是数据噪声为该样本的偶然不确定度。
本实施例中训练好的贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型网络结构具体各层结构如表2所示；
表2
输入 layer
卷积层 4×4×2 1×3卷积，32，步长1
卷积层 4×4×32 1×3卷积，64，步长1
Dropout层 4×4×64
残差模块 4×4×64 ×2
残差模块 4×4×64 ×2
Dropout层 4×4×64
残差模块 4×4×64 ×2
残差模块 4×4×128 ×2
Dropout层 4×4×128
卷积层 4×4×128 1×3卷积，32，步长1
卷积层 4×4×32 1×3卷积，1，步长2
分类层 4+4(噪声) 全连接层
本实施例还提供一种基于不确定度的深度学习超短时风电功率预测系统，包括数据获取模块、预处理模块、风电功率预测模块和预测结果可信度判定模块，其中数据获取模块用于获取若干指定高度下、当前及过去连续的一定时间内多个时刻的风电数据；预处理模块用于对风电数据进行预处理；风电功率预测模块用于将经预处理的当前及过去连续的一定时间内多个时刻的风电数据输入训练好的贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型，模型输出各指定高度下的风电功率预测值、模型不确定度和偶然不确定度；预测结果可信度判定模块用于根据偶然不确定度、模型不确定度判断预测结果的可信程度。
本实施例还提供一种存储介质，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，该存储介质上存储可供处理器执行的计算机程序，该计算机程序被执行时实线本实施例中基于不确定度的深度学习超短时风电功率预测方法的步骤。
本实施例还提供一种基于不确定度的深度学习超短时风电功率预测设备，可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等，具有存储器和处理器，存储器上存储可供处理器执行的计算机程序，该计算机程序被执行时实线本实施例中基于不确定度的深度学习超短时风电功率预测方法的步骤。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于不确定度的深度学习超短时风电功率预测方法，其特征在于：
S01、获取若干指定高度下、当前及过去连续的一定时间内多个时刻的风电数据，风电数据包括风速、风向；
S02、对风电数据进行预处理；
S03、将经预处理的当前及过去连续的一定时间内多个时刻各指定高度的风电数据输入训练好的贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型，模型输出各指定高度下的风电功率预测值、模型不确定度和偶然不确定度；
S04、根据偶然不确定度、模型不确定度判断预测结果的可信程度；
所述贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型的训练集中每个样本取连续的一定时间内多个时刻对应所述若干指定高度的风电数据，及该一定时间内最后时刻的风电功率；
所述贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型通过在时间方向上对风电数据进行一维卷积处理提取特征，处理过去时刻的风速、风向对当前时刻的风电功率的影响；通过对不同时刻提取的特征进行注意力机制操作，处理不同时刻对当前风电功率影响程度大小；通过多次dropout蒙特卡洛采样，得到若干组对应所述若干指定高度的预测值；将若干组预测值的均值作为模型最终输出的指定高度下的风电功率预测值，若干组预测值的方差作为模型不确定度，模型的数据噪点作为偶然不确定度。
2.根据权利要求1所述的基于不确定度的深度学习超短时风电功率预测方法，其特征在于：所述对风电数据进行预处理包括数据清洗和归一化处理，数据清洗包括对少量缺失数据的填补和异常值的剔除。
3.根据权利要求2所述的基于不确定度的深度学习超短时风电功率预测方法，其特征在于：所述异常值的剔除通过桨距角上临界曲线辨识方法。
4.根据权利要求2所述的基于不确定度的深度学习超短时风电功率预测方法，其特征在于：所述数据填补通过相关性计算了解不同风电机组间的相关程度，通过相关性最高的机组来插补缺失机组数据。
5.根据权利要求4所述的基于不确定度的深度学习超短时风电功率预测方法，其特征在于，所述通过相关性计算了解不同风电机组间的相关程度，通过相关性最高的机组来插补缺失机组数据，包括：
分段求取相关性并对排序名次进行统计的相关性排序方法，通过该方法得出机组间相关性排名列表，按照列表中的名次来确定最适合用于插补的数据点。
6.一种基于不确定度的深度学习超短时风电功率预测系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取若干指定高度下、当前及过去连续的一定时间内多个时刻的风电数据；
预处理模块，用于对风电数据进行预处理；
风电功率预测模块，用于将经预处理的当前及过去连续的一定时间内多个时刻的风电数据输入训练好的贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型，模型输出各指定高度下的风电功率预测值、模型不确定度和偶然不确定度；
预测结果可信度判定模块，用于根据偶然不确定度、模型不确定度判断预测结果的可信程度；
用于训练所述贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型的训练集中每个样本取连续的一定时间内多个时刻对应所述若干指定高度的风电数据，及该一定时间内最后时刻的风电功率；
所述贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型通过在时间方向上对风电数据进行一维卷积处理提取特征，处理过去时刻的风速、风向对当前时刻的风电功率的影响；通过对不同时刻提取的特征进行注意力机制操作，处理不同时刻对当前风电功率影响程度大小；通过多次dropout蒙特卡洛采样，得到若干组对应所述若干指定高度的预测值；将若干组预测值的均值作为模型最终输出的指定高度下的风电功率预测值，若干组预测值的方差作为模型不确定度，模型的数据噪点作为偶然不确定度。
7.根据权利要求6所述的基于不确定度的深度学习超短时风电功率预测系统，其特征在于：所述预处理模块包括数据清洗模块和归一化处理模块，数据清洗模块括对少量缺失数据的填补和异常值的剔除。
8.根据权利要求7所述的基于不确定度的深度学习超短时风电功率预测系统，其特征在于：所述异常值的剔除通过桨距角上临界曲线辨识方法。
9.根据权利要求7所述的基于不确定度的深度学习超短时风电功率预测方法，其特征在于：所述数据填补通过相关性计算了解不同风电机组间的相关程度，通过相关性最高的机组来插补缺失机组数据。
10.根据权利要求9所述的基于不确定度的深度学习超短时风电功率预测方法，其特征在于，所述通过相关性计算了解不同风电机组间的相关程度，通过相关性最高的机组来插补缺失机组数据，包括：
分段求取相关性并对排序名次进行统计的相关性排序方法，通过该方法得出机组间相关性排名列表，按照列表中的名次来确定最适合用于插补的数据点。
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