CN113449464A - 一种基于改进深度极限学习机的风功率预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于改进深度极限学习机的风功率预测方法，包括：S1：获取风功率数据，同时构建深度极限学习机DELM模型；S2：对采集到的风功率数据进行归一化处理，并初始化DELM模型参数；S3：在标准灰狼算法中引入sobol序列初始化种群，在局部搜索中引入柯西变异策略；S4：将预处理后的训练样本送入DELM模型中，经过DELM训练测试得到的复合加权目标函数值作为经混合复合加权目标函数改进后的灰狼算法的适应度值，利用改进灰狼优化算法对参数进行训练寻优，得到DELM各隐含层的最优节点数和最优正则化参数C；S5：将风功率数据的测试样本送入含有最优参数的DELM模型中，得到风功率预测输出值。本发明能够使得风功率预测更加接近实际值，提高风功率预测的准确度。
Description
技术领域
本发明属于风功率预测的技术领域，具体涉及一种基于改进深度极限学习机的风功率预测方法。
背景技术
随着不可再生资源的急剧减少，对于可再生资源的研究得到了广泛的关注。风电作为可再生资源之一，通过多年的不断深入研究，使得风电的应用技术更加成熟，效率更高。然而，由于风功率具有波动性，间歇性等特点，随着并网风电系统规模的不断扩大，这将给电力系统安全稳定运行带来巨大的挑战。做好风力发电预测工作，能够有效提高电力系统安全稳定运行的能力，这对于利用风力发电具有重要的意义。
目前应用于风功率预测的方法主要有卡尔曼滤波法、神经网络法和持续法等。卡尔曼滤波法适合实时在线预测，但需要利用已知噪声的统计特性，使得其实用性差；神经网络法虽然有较好的学习能力，但收敛速度慢，运行时容易出现过拟合或者陷入局部最优解等去缺点；持续法操作简单，但只适用于超短期预测，应用范围窄。
发明内容
发明目的：针对现有技术的不足，本发明提出一种基于改进深度极限学习机的风功率预测方法，能够使得风功率预测更加接近实际值，提高风功率预测的准确度。
技术方案：本发明提出一种基于改进深度极限学习机的风功率预测方法，具体包括以下步骤：
(1)获取风功率数据，建立风功率数据库，同时构建DELM模型；
(2)对采集到的风功率数据进行预处理，获得训练集和测试集；并初始化DELM模型参数；
(3)引入sobol序列初始化灰狼种群，以使初始解在解空间分布更均匀，并且能够有效提高初始解的质量；同时在局部搜索中引入柯西变异策略，加快灰狼算法的收敛速度并提升灰狼算法跳出局部最优的能力；
(4)将预处理后的训练集送入DELM模型中，将经过DELM训练得到的复合加权目标函数值作为混合复合加权目标函数改进后的灰狼算法的适应度值，利用经混合复合加权目标函数改进后的灰狼算法对DELM模型的超参数进行训练寻优，得到DELM各隐含层的最优节点数和最优正则化参数C；
(5)将风功率数据的测试集送入各隐含层含有最优节点个数和最优正则化参数C的DELM模型中，得到风功率预测输出值。
进一步地，所述步骤(1)包括以下步骤：
(11)设输入样本数据为X＝xi,i∈(1,n)，输出样本数据为Y＝yi,i∈(1,n)，式中，xi为输入样本数据的第i个训练数据，yi为输出样本数据的第i个输出数据，n为样本总数；
(12)设H＝hi,i∈(1,n)为隐含层特征向量的集合，hi为第i个样本对应的特征向量；输入样本数据X与隐含层特征向量集合H关系H＝g(ωX+b)，式中，g为激活函数，选用sigmoid函数作为激活函数，ω为输入层各个节点到隐含层各个节点的输入权值矩阵；b为隐含层各个节点的阈值矩阵；输出样本数据Y与隐含层特征向量集合H关系为Y＝Hξ，式中，ξ为隐含层节点到输出层节点的权重矩阵；ξ＝H+Y，式中，H+为隐含层输出矩阵H的Moore-Penrose广义矩阵；
(13)确定DELM模型的网络结构：在DELM模型中引入极限学习机自动编码器ELM-AE得到DELM模型的参数，通过编码器将输入向量映射为隐含层中的特征向量，又通过编码器将特征向量重构为原来的输入向量；
(14)引入一个正则化项，则目标函数为：
式中，C为正则化系数；
(15)构建拉格朗日方程，得到输出权重矩阵为
进一步地，步骤(2)所述的对数据进行预处理通过以下公式实现：
式中，v(t)min为v(t)中的最小值，v(t)max为v(t)中的最大值，Ti为v(t)中的任意值。
进一步地，步骤(2)所述的初始化DELM模型的参数包括输入层节点数、输出层节点数、隐含层层数和激活函数以及正则化参数C。
进一步地，所述步骤(3)实现过程如下：
(31)sobol序列是一种随机序列，用sobol序列初始化灰狼种群，可以使得灰狼种群分布更为均匀,并提高初始解的质量；具体为设最优解的取值范围为[bestmin,bestmax]，则sobol序列产生的随机数xi∈[0,1]，则灰狼种群初始位置可定义为xi＝xmin+Xi(xmax-xmin)；
(32)针对标准灰狼算法易陷入局部最优的问题，在灰狼算法的局部搜索中引入柯西变异策略，给予当前最优灰狼个体柯西扰动，当个体陷入局部最优时，柯西算子能够产生较大步长使得灰狼算法跳出局部最优，也能够产生较小步长加快对最优解的搜索速度；引入柯西变异策略后，灰狼最优个体位置更新公式为：
ynew(t)＝y(t)×(1+cauchy(0,1))
式中，y(t)为当前灰狼最优个体的值；ynew(t)为当前灰狼个体最优值经过柯西扰动后得到的值，cauchy(0,1)为柯西算子，标准柯西分布函数为式
进一步地，所述步骤(4)包括以下步骤：
(41)初始化灰狼算法参数，包括搜索空间的上下边界，种群规模和最大迭代次数，使用sobol序列初始化灰狼个体位置后，进行迭代搜索；
(42)通过误差测试，输入和输出维度分别为6和1，且隐含层层数为3时，选用sigmoid函数作为激活函数，经混合复合加权目标函数改进后的灰狼算法优化DELM模型的效果最好，同时设置正则化参数C的取值范围；
(43)将DELM训练测试得到的复合加权目标函数值作为经混合复合加权目标函数改进后的灰狼算法的适应度值；
(44)比较当前最优适应度值与适应度值，保留适应度值最好的前三头灰狼个体，并根据柯西变异策略更新适应度值最好的前三头灰狼的位置，其余个体在前三个灰狼个体位置的基础上更新自己的位置；
(44)判断是否达到最大迭代次数，若未达到则设置迭代次数加一，然后转到(44)，否则跳转至(46)；
(46)把获得的各隐含层的最优节点数和最优正则化参数C带入DELM模型中。
有益效果：与现有技术相比，本发明的有益效果：1、本发明通过经混合复合加权目标函数改进后的灰狼算法优化深度极限学习机的各隐含层的最优节点数和最优正则化参数C；2、通过利用sobol序列初始化灰狼种群，使初始解在解空间分布更均匀，且能够有效提高初始解的质量；在局部搜索中引入柯西变异策略，能够加快灰狼算法的收敛速度并提升灰狼算法跳出局部最优的能力，这提高了MGWO-DELM模型的搜索速度和全局搜索的能力，以及解决了传统神经网络易陷入局部极值的问题；同时引入复合加权目标函数，能够综合考虑不同误差指标的多样性；3、DELM是对传统ELM的改进，相对于ELM能够更为全面地捕捉到数据之间的映射关系并提高处理高纬度输入变量的精确度，同时DELM具有拟合能力以及泛化能力强的优点，将其与经混合复合加权目标函数改进后的灰狼算法结合对风功率进行预测，能够使得风功率预测更加接近实际值，提高风功率预测的准确度。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为采用本发明进行仿真得出的真实值与预测值的对比图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
本发明提出一种基于改进深度极限学习机的风功率预测方法，综合考虑MAE、MMAPE和RMSE的复合加权目标函数，并将经混合复合加权目标函数改进后的灰狼算法与深度极限学习机相结合。通过利用经混合复合加权目标函数改进后的灰狼算法对DELM参数进行训练寻优，从中得到DELM模型的各隐含层的最优节点数和最优正则化参数C，然后通过含有各隐含层的最优节点数和最优正则化参数C的DELM模型对风功率进行预测。如图1所示，具体包括以下步骤：
步骤1：获取风功率数据，建立风功率数据库，同时构建DELM模型。
选取以西班牙Sotavento Galicia风场在2021年4月1日00：00到2021年5月2日06：00每10min风功率数据作为样本数据，包含4500个样本数据点。采用前70％的数据集作为训练数据集，后30％的数据集作为测试数据集。
构建DELM模型的具体步骤为：
1)设输入样本数据为X＝xi,i∈(1,n)，输出样本数据为Y＝yi,i∈(1,n)，式中，xi为输入样本数据的第i个训练数据，yi为输出样本数据的第i个输出数据，n为样本总数。
2)设H＝hi,i∈(1,n)为隐含层特征向量的集合，hi为第i个样本对应的特征向量，它实现将输入数据从输入空间映射到隐含层特征空间。输入样本数据X与隐含层特征向量集合H关系H＝g(ωX+b),式中，g为激活函数，选用sigmoid函数作为激活函数。ω为输入层各个节点到隐含层各个节点的输入权值矩阵；b为隐含层各个节点的阈值矩阵。输出样本数据Y与隐含层特征向量集合H关系为Y＝Hξ,式中，ξ为隐含层节点到输出层节点的权重矩阵。ξ由式ξ＝H+Y决定。式中，H+为隐含层输出矩阵H的Moore-Penrose广义矩阵。
3)确定DELM模型的网络结构。在DELM模型中引入ELM-AE(极限学习机自动编码器)得到DELM模型的参数。通过编码器将输入向量映射为隐含层中的特征向量，然后又通过编码器将特征向量重构为原来的输入向量。具体为先利用ELM算法产生随机权重和阈值，如式wTw＝I,bTb＝1。式中，I为单位矩阵。
4)为增强模型的泛化能力，引入一个正则化项。则目标函数为：
式中，C为正则化系数。
5)构建拉格朗日方程，得到输出权重矩阵为
进一步地，对于步骤2所述的数据集预处理归一化处理，其表达式为：
式中，v(t)min为v(t)中的最小值，v(t)max为v(t)中的最大值，Ti为v(t)中的任意值。
步骤2：对采集到的风功率数据进行预处理，获得训练集和测试集；并初始化DELM模型参数。
对收集到的风功率数据进行归一化处理，归一化表达式为：
式中，v(t)min为v(t)中的最小值，v(t)max为v(t)中的最大值，Ti为v(t)中的任意值。
步骤3：引入sobol序列初始化灰狼种群，以使初始解在解空间分布更均匀，并且能够有效提高初始解的质量；同时在局部搜索中引入柯西变异策略，加快灰狼算法的收敛速度并提升灰狼算法跳出局部最优的能力。
sobol序列是一种随机序列，用sobol序列初始化灰狼种群，可以使得灰狼种群分布更为均匀,并提高初始解的质量；具体为设最优解的取值范围为[bestmin,bestmax]，则sobol序列产生的随机数xi∈[0,1]，则灰狼种群初始位置可定义为xi＝xmin+Xi(xmax-xmin)。
针对标准灰狼算法易陷入局部最优的问题，在灰狼算法的局部搜索中引入柯西变异策略，给予当前最优灰狼个体柯西扰动，当个体陷入局部最优时，柯西算子能够产生较大步长使得灰狼算法跳出局部最优，也能够产生较小步长加快对最优解的搜索速度；引入柯西变异策略后，灰狼最优个体位置更新公式为：
ynew(t)＝y(t)×(1+cauchy(0,1))
式中，y(t)为当前灰狼最优个体的值；ynew(t)为当前灰狼个体最优值经过柯西扰动后得到的值，cauchy(0,1)为柯西算子，标准柯西分布函数为式：
步骤4：将预处理后的训练集送入DELM模型中，将经过DELM训练得到的复合加权目标函数值作为混合复合加权目标函数改进后的灰狼算法的适应度值，利用经混合复合加权目标函数改进后的灰狼算法对DELM模型的超参数进行训练寻优，得到DELM各隐含层的最优节点数和最优正则化参数C。
(4.1)初始化灰狼优化算法参数。包括搜索空间的上下边界，种群规模和最大迭代次数，使用sobol序列初始化个体位置后，进行迭代搜索。
(4.2)确定DELM的模型结构，包括输入层节点数、输出层节点数、隐含层层数和激活函数以及正则化参数C。通过误差测试，输入和输出维度分别为6和1，且隐含层层数为3时，经混合复合加权目标函数改进后的灰狼算法优化DELM模型的效果最好，同时选用sigmoid函数作为激活函数以及设置正则化参数C的取值范围。
(4.3)将DELM训练测试得到的适应度值作为经混合复合加权目标函数改进后的灰狼算法的复合加权目标函数值。
(4.4)保留适应度值最好的前三头灰狼个体，同时使用柯西变异策略计算前三头灰狼个体的值，其余个体在前三个灰狼个体位置的基础上更新自己的位置。通过种群移动，重新计算灰狼种群的适应度值，同时更新灰狼种群的位置。比较当前最优适应度值与适应度值，保留适应度值最好的前三头灰狼个体，并根据柯西变异策略更新适应度值最好的前三头灰狼的位置，其余个体在前三个灰狼个体位置的基础上更新自己的位置。
(4.5)判断是否达到最大迭代次数,若未达到则设置迭代次数加一，然后转到步骤(4.4)，否则跳转至步骤(4.6)。
(4.6)把获得的各隐含层的最优节点数和最优正则化参数C送入DELM模型中。
步骤5：将风功率数据的测试集送入各隐含层含有最优节点个数和最优正则化参数C的DELM模型中，得到风功率预测输出值。
步骤6：选用MAE(平均绝对误差)和RMSE(均方根误差)和MMAPE(增强平均绝对百分比误差)以及R2(决定系数)评价本方法的有效性，其中，R2的表达式为：
式中，N为样本数量，xt(i)表示第i个样本的真实值，xp(i)表示第i个样本的预测值。图2为MGWO-DELM真实值与预测值的示意图。实验数据为2021年4月1日00：00到20121年5月2日06：00，每10min采样一次的风功率数据。其中2021年4月1日00:00到2021年4月21日20：00的时间段内作为DELM模型的初始训练数据，10min的风速预测结果如图2所示。由图2可以看出，测试值与真实值大部分吻合，得到的预测结果较为准确。
表1不同模型风功率预测性能指标
表1为风功率数据经归一化处理后，送入经混合复合加权目标函数改进后的灰狼算法优化的不同模型中，从表1中可以看出MGWO-BP的预测效果最差，当模型改换为ELM,以及对ELM改进的RELM和DELM中，对于风功率的预测准确度在不断得到提高，其中所述的MGWO-DELM模型在所有模型中准确度最好。
Claims (6)
1.一种基于改进深度极限学习机的风功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)获取风功率数据，建立风功率数据库，同时构建DELM模型；
(2)对采集到的风功率数据进行预处理，获得训练集和测试集；并初始化DELM模型参数；
(3)引入sobol序列初始化灰狼种群，以使初始解在解空间分布更均匀，并且能够有效提高初始解的质量；同时在局部搜索中引入柯西变异策略，加快灰狼算法的收敛速度并提升灰狼算法跳出局部最优的能力；
(4)将预处理后的训练集送入DELM模型中，将经过DELM训练得到的复合加权目标函数值作为混合复合加权目标函数改进后的灰狼算法的适应度值，利用经混合复合加权目标函数改进后的灰狼算法对DELM模型的超参数进行训练寻优，得到DELM各隐含层的最优节点数和最优正则化参数C；
(5)将风功率数据的测试集送入各隐含层含有最优节点个数和最优正则化参数C的DELM模型中，得到风功率预测输出值。
2.根据权利要求1所述的种基于改进深度极限学习机的风功率预测方法，其特征在于，所述步骤(1)包括以下步骤：
(11)设输入样本数据为X＝xi,i∈(1,n)，输出样本数据为Y＝yi,i∈(1,n)；式中，xi为输入样本数据的第i个训练数据，yi为输出样本数据的第i个输出数据，n为样本总数；
(12)设H＝hi,i∈(1,n)为隐含层特征向量的集合，hi为第i个样本对应的特征向量；输入样本数据X与隐含层特征向量集合H关系H＝g(ωX+b)；式中，g为激活函数，选用sigmoid函数作为激活函数，ω为输入层各个节点到隐含层各个节点的输入权值矩阵，b为隐含层各个节点的阈值矩阵；输出样本数据Y与隐含层特征向量集合H关系为Y＝Hξ；式中，ξ为隐含层节点到输出层节点的权重矩阵；ξ＝H+Y，式中，H+为隐含层输出矩阵H的Moore-Penrose广义矩阵；
(13)确定DELM模型的网络结构：在DELM模型中引入极限学习机自动编码器ELM-AE得到DELM模型的参数，通过编码器将输入向量映射为隐含层中的特征向量，又通过编码器将特征向量重构为原来的输入向量；
(14)引入一个正则化项，则目标函数为：
式中，C为正则化系数；
(15)构建拉格朗日方程，得到输出权重矩阵为
3.根据权利要求1所述的种基于改进深度极限学习机的风功率预测方法，其特征在于，步骤(2)所述的对数据进行预处理通过以下公式实现：
式中，v(t)min为v(t)中的最小值，v(t)max为v(t)中的最大值，Ti为v(t)中的任意值。
4.根据权利要求1所述的基于改进深度极限学习机的风功率预测方法，其特征在于，步骤(2)所述的初始化DELM模型的参数包括输入层节点数、输出层节点数、隐含层层数和激活函数以及正则化参数C。
5.根据权利要求1所述的基于改进深度极限学习机的风功率预测方法，其特征在于，所述步骤(3)实现过程如下：
(31)sobol序列是一种随机序列，用sobol序列初始化灰狼种群，可以使得灰狼种群分布更为均匀,并提高初始解的质量；具体为设最优解的取值范围为[bestmin,bestmax]，则sobol序列产生的随机数xi∈[0,1]，则灰狼种群初始位置可定义为xi＝xmin+Xi(xmax-xmin)；
(32)针对标准灰狼算法易陷入局部最优的问题，在灰狼算法的局部搜索中引入柯西变异策略，给予当前最优灰狼个体柯西扰动，当个体陷入局部最优时，柯西算子能够产生较大步长使得灰狼算法跳出局部最优，也能够产生较小步长加快对最优解的搜索速度；引入柯西变异策略后，灰狼最优个体位置更新公式为：
ynew(t)＝y(t)×(1+cauchy(0,1))
式中，y(t)为当前灰狼最优个体的值；ynew(t)为当前灰狼个体最优值经过柯西扰动后得到的值，cauchy(0,1)为柯西算子，标准柯西分布函数为式
6.根据权利要求1所述的基于改进深度极限学习机的风功率预测方法，其特征在于，所述步骤(4)包括以下步骤：
(41)初始化灰狼算法参数，包括搜索空间的上下边界，种群规模和最大迭代次数，使用sobol序列初始化灰狼个体位置后，进行迭代搜索；
(42)通过误差测试，输入和输出维度分别为6和1，且隐含层层数为3时，选用sigmoid函数作为激活函数，经混合复合加权目标函数改进后的灰狼算法优化DELM模型的效果最好，同时设置正则化参数C的取值范围；
(43)将DELM训练测试得到的复合加权目标函数值作为经混合复合加权目标函数改进后的灰狼算法的适应度值；
(44)比较当前最优适应度值与适应度值，保留适应度值最好的前三头灰狼个体，并根据柯西变异策略更新适应度值最好的前三头灰狼的位置，其余个体在前三个灰狼个体位置的基础上更新自己的位置；
(45)判断是否达到最大迭代次数，若未达到则设置迭代次数加一，然后转到(44)，否则跳转至(46)；
(46)把获得的各隐含层的最优节点数和最优正则化参数C带入DELM模型中。
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