CN113469269A - 基于多通道融合的残差卷积自编码风光荷场景生成方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于多通道融合的残差卷积自编码风光荷场景生成方法，该方法包括：构建多通道融合的残差卷积自编码器，包括编码器和解码器，所述的编码器输入高分辨率的风光荷数据，所述的编码器输出低维特征数据，所述的解码器基于低维特征数据还原风光荷数据；训练所述的多通道融合的残差卷积自编码器；应用阶段，将高分辨率的风光荷数据输入至多通道融合的残差卷积自编码器，对编码器输出的低维特征数据进行聚类，确定多个风光荷场景。与现有技术相比，本发明提高了场景生成的准确性。

Description

基于多通道融合的残差卷积自编码风光荷场景生成方法
技术领域
本发明涉及电网调度技术领域，尤其是涉及一种基于多通道融合的残差卷积自编码风光荷场景生成方法。
背景技术
由于能源的日益枯竭与环境问题，诸如风光等清洁能源的应用正变得愈发普遍。风光具有一定的随机性与不确定性，但也拥有一定的耦合性与周期性。电力系统的规划与调控，往往需要考虑负荷及风光资源的耦合性与周期特性。利用年时序场景对电力系统的规划和调控进行场景分析，计算成本高、效率低；而典型日法则过于保守，不能反映风光荷的周期特性。对风光荷全年数据进行场景缩减生成典型场景集，可将风光荷出力消耗变化的不确定场景转化为多个确定的场景，对电力系统的规划与调度、风光的消纳能力评估等具有重要意义。
当前典型场景的生成方法主要是用聚类来缩减长期的时序场景。但在电力数据快速增长的背景下，对风光荷场景直接进行聚类运算的复杂度和时间会大大增加，进而影响到聚类效果。为了提高算法效率、节省储存空间，现有研究采用数据降维的方法来提高聚类效果，主要有：主成分分析PCA、自组织映射SOM等。虽然传统的降维方法有降维速度快、计算简单等优点，但在对高维数据进行降维时易产生数据损失，降维效果较差，所提取特征不能精确反映原数据特征等问题。随着深度学习的发展，深度学习在数据挖掘、特征提取等方面表现出了优异的性能。自编码可通过重构原始数据实现电力数据的深层特征提取。现有研究分别采用了卷积自编码(convolutional auto-encoder,CAE)和堆栈自编码(stackedauto-encoder,SAE)对电力数据进行降维再进行聚类，都使聚类效果得到了进一步的提高，但未考虑到风光荷数据本身的强波动性、强耦合性，而且电力数据较图片数据信息值大、数据量少，数据在降维过程中产生的信息损失对电力数据的特征提取影响更大。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于多通道融合的残差卷积自编码风光荷场景生成方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于多通道融合的残差卷积自编码风光荷场景生成方法，该方法包括：
构建多通道融合的残差卷积自编码器，包括编码器和解码器，所述的编码器输入高分辨率的风光荷数据，所述的编码器输出低维特征数据，所述的解码器基于低维特征数据还原风光荷数据；
训练所述的多通道融合的残差卷积自编码器；
应用阶段，将高分辨率的风光荷数据输入至多通道融合的残差卷积自编码器，对编码器输出的低维特征数据进行聚类，确定多个风光荷场景。
优选地，所述的编码器包括依次连接的编码单元、特征拼接层和全连接层，所述的编码单元设置三组，分别用于对风、光、电负荷数据进行特征提取。
优选地，所述的编码单元包括依次级联的卷积层、Relu层、第一残差模块、第二残差模块和第三残差模块，所述的第一残差模块、第二残差模块和第三残差模块分别用于将卷积前的未压缩的特征与卷积后的特征进行相加融合。
优选地，所述的编码单元还包括跨层级调整模块，所述的跨层级调整模块的输入端连接第一残差模块的输出端，所述的跨层级调整模块的输出端通过累加器与第二残差模块的输出端进行累加并连接至所述的第三残差模块。
优选地，所述的第一残差模块、第二残差模块和第三残差模块采用BasicBlock残差块。
优选地，所述的跨层级调整模块包括依次连接的1×1的卷积层和一个最大池化层。
优选地，所述的解码器包括多个依次连接的反卷积模块。
优选地，所述的反卷积模块设置四个，依次为第一反卷积模块、第二反卷积模块、第三反卷积模块和第四反卷积模块。
优选地，所述的解码器还包括多层级融合模块，所述的多层级融合模块的输入端连接第二反卷积模块和第三反卷积模块的输出端，所述的多层级融合模块将第三反卷积模块的输出经过上采样、卷积处理后进行超参λ1加权，再与第二反卷积模块的输出经过上采样处理后进行超参λ2加权，将两个加权结果进行叠加后输出，所述的多层级融合模块的输出与第四反卷积模块的输出进行累加。
优选地，低维特征数据聚类的方法包括k-medoids聚类。
与现有技术相比，本发明具有如下优点：
(1)本发明在数据降维方面，通过引入残差模块，解决梯度消失问题，并减少信息丢失和损耗，保证信息的完整性，此外，考虑到风光荷的相关性和互补性，利用多通道的卷积自编码对年时序风光负荷场景集进行特征提取和降维处理，使结果更为精确，在聚类方法方面，为了降低噪声数据对实验结果产生的影响，使用k-medoids算法进行场景削减。所提出的方法降低了场景数据的维数，同时使场景的原始特征得以准确表达，并使场景缩减的结果更加准确合理。
(2)本发明方法构建的高效合理的风光荷典型场景是客观评价高渗透率风电光伏接入配电网后的消纳能力的关键，对之后的机组规划、建设和运行均具有重要意义。
附图说明
图1为本发明一种基于多通道融合的残差卷积自编码风光荷场景生成方法的流程框图；
图2为本发明多通道融合的残差卷积自编码器的结构示意图；
图3为本发明采用的BasicBlock残差块的结构示意图；
图4为本发明采用的多层级融合模块的结构示意图；
图5为本发明实施例中SIL评价指标变化图；
图6为本发明实施例中年典型场景的风光荷曲线；
图7为本发明实施例中类季典型场景的风光荷曲线。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。注意，以下的实施方式的说明只是实质上的例示，本发明并不意在对其适用物或其用途进行限定，且本发明并不限定于以下的实施方式。
实施例
如图1所示，本实施例提供一种基于多通道融合的残差卷积自编码风光荷场景生成方法，该方法包括：
构建多通道融合的残差卷积自编码器，包括编码器和解码器，编码器输入高分辨率的风光荷数据，编码器输出低维特征数据，解码器基于低维特征数据还原风光荷数据；
训练多通道融合的残差卷积自编码器；
应用阶段，将高分辨率的风光荷数据输入至多通道融合的残差卷积自编码器，对编码器输出的低维特征数据进行聚类，确定多个风光荷场景。
本发明在风、光、荷负荷数据特征提取的每条通道上为了减少数据损失，保全数据信息利用残差模块改进多通道融合卷积自编码器，采用多通道卷积的思想，将风光荷三通道电力数据输入模型，使其在高维空间进行融合抽象，得到更全面的提取数据特征。实现综合考虑电力风光荷数据兼具物理个体独立性、复杂互补耦合性的特点，以及提升数据降维质量的需求的典型场景缩减方法的构造。
具体地，如图2所示，改进的编码器包括依次连接的编码单元、特征拼接层和全连接层，编码单元设置三组，分别用于对风、光、电负荷数据进行特征提取，特征拼接层对各类负荷的特征向量进行拼接，最后通过全连接层实现多能负荷的特征融合。编码单元包括依次级联的卷积层、Relu层、第一残差模块、第二残差模块和第三残差模块，第一残差模块、第二残差模块和第三残差模块分别用于将卷积前的未压缩的特征与卷积后的特征进行相加融合。第一残差模块、第二残差模块和第三残差模块采用BasicBlock残差块，BasicBlock残差块的结构如图3所示。编码单元还包括跨层级调整模块，跨层级调整模块的输入端连接第一残差模块的输出端，跨层级调整模块的输出端通过累加器与第二残差模块的输出端进行累加并连接至第三残差模块。跨层级调整模块包括依次连接的1×1的卷积层和一个最大池化层。跨层级调整模块将上一层级的特征数据进行调整，将调整后的特征数据与当前输出数据相加，实现了编码器的数据信息保全。
解码器包括多个依次连接的反卷积模块。反卷积模块设置四个，依次为第一反卷积模块、第二反卷积模块、第三反卷积模块和第四反卷积模块。各层反卷积模块输出的特征数据可看作是多分辨率下的特征，因此解码器还包括多层级融合模块，多层级融合模块融合多分辨率特征以提升网络的性能。由于高维数据的感受野比较大，所以可以学习到更加宏观、抽象的结构信息特征；而低维数据特征的感受野比较小，学习到的是电力数据的细节信息和局部特征。因此，将高维特征图中的空间信息与低维特征数据的细节信息和局部特征相结合，通过优势互补，可以提高电力数据的特征提取能力。多层级融合模块的结构如图4所示，多层级融合模块将第三反卷积模块的输出经过上采样、卷积处理后进行超参λ1加权，再与第二反卷积模块的输出经过上采样处理后进行超参λ2加权，将两个加权结果进行叠加后输出，多层级融合模块的输出与第四反卷积模块的输出进行累加。
低维特征数据聚类的方法包括k-medoids聚类。
在实际测试过程中，采用本发明方法进行风光荷场景生成的基本流程为：
1)为了考虑装机容量不同等影响，选择使用极大值标准化进行数据预处理。
2)利用多通道融合的残差卷积自编码器进行风光荷数据的特征提取。具体流程如图2所示：首先，一组风光荷的三维数据经过5×1卷积和Relu层，将电力数据的大小由96×1降为48×1，将通道数由3升为64，之后送入残差模块中。在conv2-x的输出端，将数据分别送入conv3-x和跨层级调整模块，经过跨层级调整模块调整低维数据的通道数与尺寸后，与conv3-x的输出数据相加，相加后的数据送入conv4-x操作输出提取的数据特征。至此，完成了一条数据的编码任务。解码流程，将编码输出的6×1@256低分辨率、高通道数据送入解码器反卷积网络进行解码，经过反卷积模块deconv1-deconv4，将通道数由256重新降到3，数据尺寸由6×1升回96×1最终完成一条数据的解码任务。在此过程中，第2、3层反卷积模块的输出分别为S2、S3。其中将S3经过上采样、卷积处理的结果进行超参λ1加权，再与S2经过上采样处理后进行超参λ2加权，并将其结果进行叠加后输出。融合模块是由于S4感受野较小，故将感受野更大的S2和S3叠加至S4之上的，由于S3的感受野比S2小，因此在融合模块中利用一个卷积模块对S3进行调整。如果融合模块的输出Sr直接与主干输出S4相加，Sr会干扰到主干输出数据，因此本专科使用两个较小的超参数λ1和λ2，用来削弱S3和S2融合模块输出数据对主干数据的影响。
3)最后，利用轮廓系数确定最佳聚类数，然后，对提取的低维特征数据进行聚类，为了减少噪声数据的影响采用kmedoids聚类方法，最后所得的聚类中心对应的原数据场景，即是实际生成的风光荷典型场景。
以下对本发明提出的方法进行试验验证，实验数据来源于某省2017年全年的项目数据。到2017年底，该省新能源总装机达到1561.8万千瓦，占总装机容量的37.3％,其中，风电941.6万千瓦，光伏620.2万千瓦。采用该省项目数据记录2017.1.1—2017.12.31每天24h的风、光、电负荷数据，时间分辨率为15min，进行典型场景集生成，验证该专利所提方法的有效性。
在TensorFlow框架下，对归一化的风光荷样本进行残差卷积自编码机训练，采用Adam优化器，初始学习率设置为0.01，epoch设置为10。
为消除各装机容量不同的影响，采用相对出力进行分析。本实施例分别按年和季节进行场景缩减。最佳场景数根据轮廓系数SIL指标确定。轮廓系数SIL作为一种聚类性能评估指标取值范围为[-1,1]，越接近1说明聚类性能越好，越接近-1说明聚类性能越差，对2017年风光负荷的时序场景生成时SIL评价指标变化图如图5所示，图5中(a)为年SIL评价指标的变化图，图5中(b)为(b)春季SIL评价指标的变化图，由图5可得，按年缩减6类时SIL值最接近1，即选择最佳场景数为6；按季节缩减，以春季为例聚类数为3时SIL值最接近1，即选择最佳场景数为3。采用本发明方法对典型场景进行生成，采用最佳场景数对原始数据进行典型场景集生成。按年生成6类年典型场景的结果如图6所示，图6中的(a)～(f)分别为年典型场景1～年典型场景6的风光荷曲线，年典型场景概率如表1所示。
表1年典型场景概率
Figure BDA0003166077760000061
按季节生成3类典型场景的结果如图7所示，图7中的(a)～(d)依次为春、夏、秋、东四个季节的季典型场景的风光荷曲线，季典型场景概率如表2所示。
表2季典型场景概率
Figure BDA0003166077760000062
分析上述风光荷典型场景集图6、图7、表1、表2可得：
1)将全年的风光荷时序场景数据按年和季度分别进行聚类，生成的场景集可反映全年场景的特征变化，体现了风光荷的互补性、季节性、波动性及反调峰特性。
2)进一步分析上述场景集曲线变化趋势得到：年聚类得到了6类典型场景，按季度聚类分别得到了3个典型场景。从图中可以看出：
①风光出力与天气关系紧密。年聚类场景2、5为晴天，光伏出力曲线平滑，风电波动性较大。年聚类场景1、4、6为多云天气，光伏波动性较大，其中场景1在晚间风电出力大光伏出力小，在白天风电出力减弱光伏出力增加，具有明显的风光互补性，因此综合考虑风光能源间的互补特性有利于电能的稳定输出。年聚类场景3为阴天小风，风光出力都比较小难以满足负荷需求。负荷基本都为典型双峰曲线，相对负荷大致在0.8-0.9左右。
②风光负荷场景具有很强的季节性。春季场景1为多云小风，风光波动较大，春季场景2为阴天，风速波动较大，光伏出力较小，场景3为晴天，光伏出力较为平滑，光伏相对出力在0.8-0.9左右，小风风电出力较小，春季场景3为晴天，春季场景3占比最高可达0.527。由数据可得春天风光出力较为充足且比较平均。夏季场景1为阴天晚风，光伏出力较小，风电出力波动较大，占比不高。夏季场景2为多云无风，光伏波动较大。夏季场景3为晴天大风占比0.628，光伏出力较大，由图可得风光出力具有一定的互补性。夏季光伏出力波动性较大且负荷占比明显高于其余三个季节，由于此阶段空调等负荷占比大，与聚类所得的负荷特性一致，体现了负荷与季节关联性。秋季场景1为多云小风，光伏出力较为平滑，光伏相对出力在0.7-0.8左右。秋季场景2为阴天，风速较小，风光出力较低。秋季场景3为晴天无风，光伏出力较为平滑，光伏相对出力在0.8-0.9左右。冬季场景1多云大风，风光具有明显的互补性。冬季场景2阴天大风，风电相对出了在0.7-0.9左右。冬季场景3为阴天小风，风光出力都较小。由数据可得冬季光伏资源较小且波动性较大，风电资源相对充足。本算例所生成的场景符合气象数据，基本反映了风光荷随天气变化的年周期性与季周期性。且这一现象符合我国西南地区风光资源的客观规律，表明了本算例风光资源典型场景提取结果的合理性。并且由图可得年场景1，夏季场景3，冬季场景1都具有明显的风光互补性，并且年场景1类型全年占比高达0.227，夏季场景3以及冬季场景1的占比分别高达0.628和0.398，因此本算例生成的风光荷典型场景集充分体现出了风光的互补以及与负荷的关联性。
本发明综合考虑电力数据特征和数据降维质量，提出一种利用残差模块改进卷积自编码(residual convolutional auto-encoder，RESCAE)聚类的场景缩减方法。在数据降维方面，通过引入残差模块，解决梯度消失问题，并减少信息丢失和损耗，保证信息的完整性。此外，考虑到风光荷的相关性和互补性，利用多通道的卷积自编码对年时序风光负荷场景集进行特征提取和降维处理，使结果更为精确。在聚类方法方面，为了降低噪声数据对实验结果产生的影响，使用k-medoids算法进行场景削减。所提出的方法降低了场景数据的维数，同时使场景的原始特征得以准确表达，并使场景缩减的结果更加准确合理。本发明所提方案相比已有的专利，可考虑到风光荷数据波动性强且耦合关系复杂，利用多通道独立特征提取融合可考虑到其中的时序耦合关系对风光荷的多变量数据进行场景生成。RESCAE能够较大程度上减少数据降维所造成的信息损失，更精确地提取出电力数据特征，使得所获取的特征更有利于聚类，提高聚类的性能。本专利所改进的残差卷积自编码典型场景构造符合风光年度季度时序特征，契合电力配电网运行效益，计算速度快效率高，为之后的电力系统规划调度提供参考依据。
上述实施方式仅为例举，不表示对本发明范围的限定。这些实施方式还能以其它各种方式来实施，且能在不脱离本发明技术思想的范围内作各种省略、置换、变更。

Claims (10)

1.一种基于多通道融合的残差卷积自编码风光荷场景生成方法，其特征在于，该方法包括：
构建多通道融合的残差卷积自编码器，包括编码器和解码器，所述的编码器输入高分辨率的风光荷数据，所述的编码器输出低维特征数据，所述的解码器基于低维特征数据还原风光荷数据；
训练所述的多通道融合的残差卷积自编码器；
应用阶段，将高分辨率的风光荷数据输入至多通道融合的残差卷积自编码器，对编码器输出的低维特征数据进行聚类，确定多个风光荷场景。
2.根据权利要求1所述的一种基于多通道融合的残差卷积自编码风光荷场景生成方法，其特征在于，所述的编码器包括依次连接的编码单元、特征拼接层和全连接层，所述的编码单元设置三组，分别用于对风、光、电负荷数据进行特征提取。
3.根据权利要求2所述的一种基于多通道融合的残差卷积自编码风光荷场景生成方法，其特征在于，所述的编码单元包括依次级联的卷积层、Relu层、第一残差模块、第二残差模块和第三残差模块，所述的第一残差模块、第二残差模块和第三残差模块分别用于将卷积前的未压缩的特征与卷积后的特征进行相加融合。
4.根据权利要求3所述的一种基于多通道融合的残差卷积自编码风光荷场景生成方法，其特征在于，所述的编码单元还包括跨层级调整模块，所述的跨层级调整模块的输入端连接第一残差模块的输出端，所述的跨层级调整模块的输出端通过累加器与第二残差模块的输出端进行累加并连接至所述的第三残差模块。
5.根据权利要求3所述的一种基于多通道融合的残差卷积自编码风光荷场景生成方法，其特征在于，所述的第一残差模块、第二残差模块和第三残差模块采用BasicBlock残差块。
6.根据权利要求4所述的一种基于多通道融合的残差卷积自编码风光荷场景生成方法，其特征在于，所述的跨层级调整模块包括依次连接的1×1的卷积层和一个最大池化层。
7.根据权利要求1所述的一种基于多通道融合的残差卷积自编码风光荷场景生成方法，其特征在于，所述的解码器包括多个依次连接的反卷积模块。
8.根据权利要求7所述的一种基于多通道融合的残差卷积自编码风光荷场景生成方法，其特征在于，所述的反卷积模块设置四个，依次为第一反卷积模块、第二反卷积模块、第三反卷积模块和第四反卷积模块。
9.根据权利要求8所述的一种基于多通道融合的残差卷积自编码风光荷场景生成方法，其特征在于，所述的解码器还包括多层级融合模块，所述的多层级融合模块的输入端连接第二反卷积模块和第三反卷积模块的输出端，所述的多层级融合模块将第三反卷积模块的输出经过上采样、卷积处理后进行超参λ1加权，再与第二反卷积模块的输出经过上采样处理后进行超参λ2加权，将两个加权结果进行叠加后输出，所述的多层级融合模块的输出与第四反卷积模块的输出进行累加。
10.根据权利要求1所述的一种基于多通道融合的残差卷积自编码风光荷场景生成方法，其特征在于，低维特征数据聚类的方法包括k-medoids聚类。
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