CN112926653B - 基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了一种基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测方法，获取待预测日的光辐照强度预报结果和天气类型预报结果；将获取的光辐照强度预报结果输入到预设的基于极限学习机构建的映射模型中，得到待预测日的第一功率预测结果；将获取的天气类型预报结果输入到预设的基于门控循环单元神经网络的预测模型中，得到待预测日的第二功率预测结果；根据预设的遗传算法模型得到第一功率预测结果和第二功率预测结果权重系数，进而得到最终的功率预测结果；本公开充分考虑了电站在极端天气条件下普遍存在的预测精度不足的问题，在保证模型通用性的基础上同时充分考虑了极端天气的特性情况，在兼顾稳定性的情况下提高了预测的精度。

Description

基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测方法及系统
技术领域
本公开涉及光伏功率预测技术领域，特别涉及一种基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术，并不必然构成现有技术。
迫于气候变化、环境污染、化石能源枯竭等各种压力，我国能源供给结构正发生深刻变化，严峻事实无疑促进了可再生能源技术的快速发展和整合，如太阳能光伏发电，2019年全球新增光伏装机量约123GW，较去年增长11.2％，2020年预计增长率更高。作为光伏第一大市场，截至2019年底，中国光伏新增装机量达到30.1GW，同比增长17.1％，累计光伏并网装机量达到204.3GW，因此光伏发展在中国还有更大潜力。作为新能源光伏电站系统中不可或缺的一部分，光伏电站时间多尺度发电功率预测是降低光伏电源随机性对电力调控系统影响的重要手段。
发明人发现，随着底层算法技术的不断突破，光伏功率预测方法也历经数理统计模型、BP神经网络、支持向量机等传统算法模型的不断革新，预测准确度不断提升，但在电站实际需求中存在稳定性与精度难以兼得的情况，无法实现稳定的精准预测。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本公开提供了一种基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测方法及系统，充分考虑了电站在极端天气条件下普遍存在的预测精度不足的问题，通过光辐照预报值的变换建立适应性与鲁棒性较强的主映射模型，通过小时级的功率差值校正量反馈到主模型中，在保证模型通用性的基础上同时充分考虑了极端天气的特性情况，在兼顾稳定性的情况下提高了预测的精度。
为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：
本公开第一方面提供了一种基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测方法。
一种基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测方法，包括以下步骤：
获取待预测日的光辐照强度预报结果和天气类型预报结果；
将获取的光辐照强度预报结果输入到预设的基于极限学习机构建的映射模型中，得到待预测日的第一功率预测结果；
将获取的天气类型预报结果输入到预设的基于门控循环单元神经网络的预测模型中，得到待预测日的第二功率预测结果；
根据预设的遗传算法模型得到第一功率预测结果和第二功率预测结果权重系数，进而得到最终的功率预测结果。
本公开第二方面提供了一种基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测系统。
一种基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测系统，包括：
数据获取模块，被配置为：获取待预测日的光辐照强度预报结果和天气类型预报结果；
第一预测模块，被配置为：将获取的光辐照强度预报结果输入到预设的基于极限学习机构建的映射模型中，得到待预测日的第一功率预测结果；
第二预测模块，被配置为：将获取的天气类型预报结果输入到预设的基于门控循环单元神经网络的预测模型中，得到待预测日的第二功率预测结果；
预测融合模块，被配置为：根据预设的遗传算法模型得到第一功率预测结果和第二功率预测结果权重系数，进而得到最终的功率预测结果。
本公开第三方面提供了一种介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本公开第一方面所述的基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测方法中的步骤。
本公开第四方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开第一方面所述的基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测方法中的步骤。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
1、本公开所述的方法、系统、介质或电子设备，充分考虑了电站在极端天气条件下普遍存在的预测精度不足的问题，首先通过光辐照预报值的变换建立适应性与鲁棒性较强的主映射模型，其次通过小时级的功率差值校正量反馈到主模型中，在保证模型通用性的基础上同时充分考虑了极端天气的特性情况。
2、本公开所述的方法、系统、介质或电子设备，针对人工智能算法在光伏电站预测应用时存在的稳定性与鲁棒性问题，通过建立小时级天气类型校正网络并作用于每日光辐照度-功率输出ELM映射模型，解决了在极端天气类型下存在的稳定性难题，提升了模型总体鲁棒性能。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1为本公开实施例1提供的辐照度预报信息修正示意图。
图2为本公开实施例1提供的ELM映射网络结构示意图。
图3为本公开实施例1提供的GRU辅助校正模型示意图。
图4为本公开实施例1提供的光伏功率短期预测整体方法框架示意图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例1：
如图1-4所示，本公开实施例1提供了一种基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测方法，包括以下步骤：
获取待预测日的光辐照强度预报结果和天气类型预报结果；
将获取的光辐照强度预报结果输入到预设的基于极限学习机构建的映射模型中，得到待预测日的第一功率预测结果；
将获取的天气类型预报结果输入到预设的基于门控循环单元神经网络的预测模型中，得到待预测日的第二功率预测结果；
根据预设的遗传算法模型得到第一功率预测结果和第二功率预测结果权重系数，进而得到最终的功率预测结果。
具体的，包括以下内容：
首先根据第三方气象预报信息机构获得的该地每日小时级光辐照强度进行数据插值扩充，由24点小时光辐照强度通过interp1d函数插值扩充为15分钟级96点数据；
接下来通过电站一年内气象站采集光辐照强度的实际值与所存一年光辐照强度预报值进行对比误差分析。
在不同天气类型下，基于误差统计分析校正下一日光辐照强度值，得到适用于该站点的辐照度预报趋势。
随后基于ELM建立电站每日光辐照度-功率输出映射模型，通过验证集，交叉验证或弃一法交叉验证(ELM中最有效)来找到神经元的最佳数量，确定最佳映射模型。
由于每日光辐照强度呈现弧线趋势，在极端天气类型下的准确度很低并无法提供可靠的趋势参考。
存在着光辐照度预报、功率输出数据集
Figure BDA0002952415390000051
其中xi和yi分别为输入样本与对应的期望输出样本，N为样本量。
若输出样本通过使用极限学习机以零误差逼近，过程表示为公式(1)：
Figure BDA0002952415390000052
其中，L表示隐含层的节点个数，βj为隐含层与输出层之间的权重向量，g(·)表示的是激活函数，ωj表示输入层与隐含层之间的权重向量，bj为隐含曾第j个神经节点的阈值，如下式：
Y＝Hβ (2)
Figure BDA0002952415390000061
其中，β＝[β1,β2,…,βL]表示权重矩阵，Y＝[y1,y2,…,yN]代表目标输出矩阵，H为隐含层的输出矩阵。
然而，节点数L远小于训练样本的数量N，同时输出权重矩阵又是一个非奇异矩阵，极限学习机不可能以零误差逼近目标输出。
因此根据下式采用Moore-Penrose广义逆运算来获取近似的输出权重β*，其中H+代表输出矩阵的广义逆：
β*＝H+Y (4)
其次，通过小时级的天气类型(晴、阴、雨)将模糊情况具体化，形成输入信息为天气类型和输出为历史功率趋势的GRU深度网络模型，依靠其对历史功率趋势的深度挖掘能力，建立服务于主体ELM映射模型的校正神经网络，模型输入为天气类型预测信息。
如下式所示：
zt＝σ(Vxzxt+Whzht-1+pz) (5)
rt＝σ(Vxrxt+Whrht-1+pr) (6)
ct＝tanh(Vxcxt+Whc(rt⊙ht-1)+pc) (7)
ht＝(1-zt)⊙ht-1+zt⊙ct (8)
σ(t)＝1/(1+e-t) (9)
tanh(t)＝(et-e-t)/(et+e-t) (10)
其中，xt表示时间序列样本中的第t个样本，ct表示侯选状态，ht表示隐藏状态的输出，σ为更新门和复位门的激活函数，tanh是候选状态的激活函数，⊙表示点积操作，Vxz，Vxr和Vxc分别表示输入层、更新门、复位门与候选状态之间的权重向量，Whz、Whr和Whc代表循环连接的权重向量，pz、pr和pc是相应的偏置。
通过校正网络的不断更新优化，得到的校正结果与映射主体模型输出。最终借助遗传算法优化两输出的权重比，使得两种预测功率输出在不同气象类型下保证较好的通用性，具体流程图如图4所示。
本实施例所述的方法充分考虑了电站在极端天气条件下普遍存在的预测精度不足的问题，首先通过光辐照预报值的变换建立适应性与鲁棒性较强的主映射模型，其次通过小时级的功率差值校正量反馈到主模型中，在保证模型通用性的基础上同时充分考虑了极端天气的特性情况。
实施例2：
本公开实施例2提供了一种基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测系统，包括：
数据获取模块，被配置为：获取待预测日的光辐照强度预报结果和天气类型预报结果；
第一预测模块，被配置为：将获取的光辐照强度预报结果输入到预设的基于极限学习机构建的映射模型中，得到待预测日的第一功率预测结果；
第二预测模块，被配置为：将获取的天气类型预报结果输入到预设的基于门控循环单元神经网络的预测模型中，得到待预测日的第二功率预测结果；
预测融合模块，被配置为：根据预设的遗传算法模型得到第一功率预测结果和第二功率预测结果权重系数，进而得到最终的功率预测结果。
所述系统的工作方法与实施例1提供的基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测方法相同，这里不再赘述。
实施例3：
本公开实施例3提供了一种介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本公开实施例1所述的基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测方法中的步骤，所述步骤为：
获取待预测日的光辐照强度预报结果和天气类型预报结果；
将获取的光辐照强度预报结果输入到预设的基于极限学习机构建的映射模型中，得到待预测日的第一功率预测结果；
将获取的天气类型预报结果输入到预设的基于门控循环单元神经网络的预测模型中，得到待预测日的第二功率预测结果；
根据预设的遗传算法模型得到第一功率预测结果和第二功率预测结果权重系数，进而得到最终的功率预测结果。
详细步骤与实施例1提供的基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测方法相同，这里不再赘述。
实施例4：
本公开实施例4提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开实施例1所述的基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测方法中的步骤，所述步骤为：
获取待预测日的光辐照强度预报结果和天气类型预报结果；
将获取的光辐照强度预报结果输入到预设的基于极限学习机构建的映射模型中，得到待预测日的第一功率预测结果；
将获取的天气类型预报结果输入到预设的基于门控循环单元神经网络的预测模型中，得到待预测日的第二功率预测结果；
根据预设的遗传算法模型得到第一功率预测结果和第二功率预测结果权重系数，进而得到最终的功率预测结果。
本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本公开可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
获取待预测日的光辐照强度预报结果和天气类型预报结果；获取每日小时级光辐照强度数据，由小时级光辐照强度数据插值扩充为15分钟级光辐照强度数据作为映射模型的输入；获取预设时间段内的光辐照强度的实际值与预报值并进行误差分析，利用误差分析结果校正待预测日的光辐照强度值，得到最终的待预测日的光辐照强度预报结果；
将获取的光辐照强度预报结果输入到预设的基于极限学习机构建的映射模型中，得到待预测日的第一功率预测结果；将获取的天气类型预报结果输入到预设的基于门控循环单元神经网络的预测模型中，得到待预测日的第二功率预测结果；
根据预设的遗传算法模型得到第一功率预测结果和第二功率预测结果权重系数，进而得到最终的功率预测结果；通过光辐照预报值的变换建立主映射模型，再通过小时级的功率差值校正量反馈到主映射模型中。
2.如权利要求1所述的基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测方法，其特征在于：
通过interp1d函数将小时级光辐照强度数据插值扩充为15分钟级光辐照强度数据。
3.如权利要求1所述的基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测方法，其特征在于：
采用Moore-Penrose广义逆运算获取基于极限学习机构建的映射模型的输出权重。
4.如权利要求1所述的基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测方法，其特征在于：
天气类型至少包括阴天、晴天和雨天。
5.如权利要求1所述的基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测方法，其特征在于：
通过验证集，交叉验证或弃一法交叉验证找到映射模型中神经元的最佳数量，确定最佳映射模型。
6.一种基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测系统，其特征在于：包括：
数据获取模块，被配置为：获取待预测日的光辐照强度预报结果和天气类型预报结果；获取每日小时级光辐照强度数据，由小时级光辐照强度数据插值扩充为15分钟级光辐照强度数据作为映射模型的输入；获取预设时间段内的光辐照强度的实际值与预报值并进行误差分析，利用误差分析结果校正待预测日的光辐照强度值，得到最终的待预测日的光辐照强度预报结果；
第一预测模块，被配置为：将获取的光辐照强度预报结果输入到预设的基于极限学习机构建的映射模型中，得到待预测日的第一功率预测结果；第二预测模块，被配置为：将获取的天气类型预报结果输入到预设的基于门控循环单元神经网络的预测模型中，得到待预测日的第二功率预测结果；
预测融合模块，被配置为：根据预设的遗传算法模型得到第一功率预测结果和第二功率预测结果权重系数，进而得到最终的功率预测结果；通过光辐照预报值的变换建立主映射模型，再通过小时级的功率差值校正量反馈到主映射模型中。
7.一种介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测方法中的步骤。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-5任一项所述的基于小时级天气类型校正的光伏功率短期预测方法中的步骤。
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Assignee: AOTAI ELECTRIC Co.,Ltd.

Assignor: SHANDONG University

Contract record no.: X2023980037504

Denomination of invention: A short-term prediction method and system for photovoltaic power based on hourly weather type correction

Granted publication date: 20220826

License type: Exclusive License

Record date: 20230704