CN114897268A - 一种基于fy-4观测和svm算法的超短期太阳总辐照度预报方法 - Google Patents

一种基于fy-4观测和svm算法的超短期太阳总辐照度预报方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于FY‑4观测和SVM算法的超短期太阳总辐照度预报方法，该方法包括以下步骤：⑴确定预报地区的经纬度和海拔高度信息，并获得该地区太阳总辐照度观测数值GHIob；⑵获得到该地区晴天条件下的地表太阳总辐照度数值GHIclear‑sky；⑶利用风云4号卫星观测数据，针对预报地区进行云图裁剪、线性插值，得到相同时间间隔的不同通道反照率的区域平均值AVEal；⑷将GHIob、GHIclear‑sky和AVEal作为支持向量机模型的输入参数X，与对应预报时刻的观测数据建立预测模型，并对该支持向量机模型进行参数寻优和模型训练；⑸根据训练好的支持向量机模型，输入临近时刻的参数GHIclear‑sky、AVEal和GHIob,即可为未来0~4h的地表太阳总辐照度数值GHIall‑sky进行滚动预报。本发明可提高预报结果准确度。

Description

一种基于FY-4观测和SVM算法的超短期太阳总辐照度预报 方法
技术领域
本发明涉及光伏发电技术领域，尤其涉及一种基于FY-4观测和SVM算法的超短期太阳总辐照度预报方法。
背景技术
作为清洁可再生能源的代表，太阳能在全球能源科技和产业中具有重要的战略地位。截至2021年底，我国光伏产业累计装机容量已达3.06 亿千瓦，位于世界第一。然而，光伏发电在电网中的占比越高，对电网的冲击就越大。传统能源发电（例如煤炭发电）比较稳定，而光伏发电存在不稳定性和不确定性，季节的变化、昼夜变化以及气象条件的变化均会对发电产生重要影响。
未来大规模光伏发电接入电网后，由于其间歇性和波动性，加剧了电网管理的复杂性。电力调度部门需要光伏电站上报短期、超短期功率预报结果，以服务于电网调度计划的制定。如果预报结果的偏差较大，会导致一些地区的电网面临瘫痪。光伏阵列主要是利用地表太阳辐照度产生功率输出，准确的太阳辐照度预报是光伏功率预报中最关键的基础问题。因此，科学合理的太阳辐照度预报具有重要意义。
在一般的天气条件下，云对太阳辐照度的影响最大，我国的风云4号系列卫星（FY-4）是我国新一代静止气象卫星，总体技术上与国际同期静止气象卫星的水平相当。FY-4 系列具有更好地观测和描述云的物理特性和时空变化的能力。支持向量机算法可以模拟复杂的非线性关系。因此，建立基于卫星观测和支持向量机算法的超短期太阳总辐照度预报方法，对于更合理地利用光伏发电产能、增加电网对光伏的消纳能力、保障电网安全具有重要的现实意义。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种提高预报结果准确度的基于FY-4观测和SVM算法的超短期太阳总辐照度预报方法。
为解决上述问题，本发明所述的一种基于FY-4观测和SVM算法的超短期太阳总辐照度预报方法，包括以下步骤：
⑴确定预报地区的经纬度和海拔高度信息，并获得该地区太阳总辐照度观测数值GHIob；
⑵确定适用于预报地区的晴空模型，结合所述经纬度和海拔高度信息以及再分析资料，得到该地区晴天条件下的地表太阳总辐照度数值GHIclear-sky；
⑶利用风云4号(FY-4)卫星观测数据，针对预报地区进行云图裁剪，获得不同通道反照率的区域平均值，并对其进行线性插值，得到相同时间间隔的不同通道反照率的区域平均值AVEal；
⑷将该地区太阳总辐照度观测数值GHIob、该地区晴天条件下的地表太阳总辐照度数值GHIclear-sky和相同时间间隔的不同通道反照率的区域平均值AVEal作为支持向量机模型（SVM）的输入参数X，与对应预报时刻的观测数据建立预测模型，并对该支持向量机模型进行参数寻优和模型训练；
⑸根据训练好的支持向量机模型，输入临近时刻的参数GHIclear-sky、AVEal和GHIob,即可为未来0~4h的地表太阳总辐照度数值GHIall-sky进行滚动预报。
所述步骤⑶中风云4号卫星观测数据是指L1一级数据，其分辨率为2 km × 2 km；所使用的通道共计7个通道，分别是光谱带宽为0.45 ~ 4.00μm的可见光通道、近红外通道、短波红外通道、中波红外通道。
所述步骤⑶中云图裁剪按照16像素×16像素进行，即32km×32km，预报点居中。
所述步骤⑷中支持向量机模型的参数寻优和模型训练按下述方法进行：
①由网站获取支持向量机模型的python数学软件工具箱；
②选取该地区晴天条件下的地表太阳总辐照度数值GHIclear-sky、卫星图像相同时间间隔的不同通道反照率的区域平均值AVEal以及该地区太阳总辐照度观测数值GHIob作为输入参量X，与对应预报时刻的观测数据建立预测模型；通过随机函数选取70%的数据作为训练，30%作为验证数据集；
③对支持向量机模型的核函数进行最优选择。
本发明与现有技术相比具有以下优点：
1、本发明利用风云卫星观测数据结合支持向量机模型，从而实现预报太阳总辐照度的目的。
2、本发明所需参数较少，需要的观测数据都是常规气象要素，因此，具有实际应用前景。
3、经实际应用，采用本发明方法后预报结果准确度较高，可有效拓展FY-4卫星的应用方法，改善对国外卫星信息的依赖，提升太阳辐射预报的自主能力。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。
图1为本发明的流程图。
图2为本发明实施例提供的风云4号卫星云图示意图。
图3为本发明实施例提供的支持向量机核函数超参寻优结果示意图。
图4为本发明实施例提供的地表太阳总辐照度预报结果示意图。
具体实施方式
如图1所示，一种基于FY-4观测和SVM算法的超短期太阳总辐照度预报方法，包括以下步骤：
⑴确定预报地区的经纬度和海拔高度信息，并获得该地区太阳总辐照度观测数值GHIob（单位：W/m2）。
⑵确定适用于预报地区的晴空模型，结合经纬度和海拔高度信息以及再分析资料，得到该地区晴天条件下的地表太阳总辐照度数值GHIclear-sky（单位：W/m2）。具体过程如下：
在晴空模型（McClear）下输入经纬度和海拔高度信息，McClear晴空模型会自动获取该地区的再分析数据，即得该地区晴天条件下地表太阳总辐照度数值GHIclear-sky；如遇特殊天气类型（例如污染），则需要利用历史数据对晴空地表太阳辐照度数据进行修订，修订所用的方法是线性拟合。
⑶利用风云4号(FY-4)卫星观测数据，针对预报地区进行云图裁剪，获得不同通道反照率的区域平均值，并对其进行线性插值，得到相同时间间隔的不同通道反照率的区域平均值AVEal（无量纲）。
其中：风云4号卫星观测数据是指L1一级数据，其分辨率为2 km × 2 km；所使用的通道共计7个通道，分别是光谱带宽为0.45 ~ 4.00μm的可见光通道、近红外通道、短波红外通道、中波红外通道。
云图裁剪按照16像素×16像素进行，即32km×32km，预报点居中。
云图当中的每一个像素点的反照率，可通过定标系数表（每张云图均自带定标系数表）得到。
⑷将该地区太阳总辐照度观测数值GHIob、该地区晴天条件下的地表太阳总辐照度数值GHIclear-sky和相同时间间隔的不同通道反照率的区域平均值AVEal作为支持向量机模型（SVM）的输入参数X，与对应预报时刻的观测数据建立预测模型，并对该支持向量机模型进行参数寻优和模型训练。具体过程如下：
①由网站获取支持向量机模型的python数学软件工具箱。
支持向量机 (Support Vector Machines, 简称SVM)方法已被证实在解决非线性问题时具有更好的准确性和速度。
②选取该地区晴天条件下的地表太阳总辐照度数值GHIclear-sky、卫星图像相同时间间隔的不同通道反照率的区域平均值AVEal以及该地区太阳总辐照度观测数值GHIob作为输入参量X，与对应预报时刻的观测数据建立预测模型；通过python自带的random随机函数选取70%的数据作为训练，30%作为验证数据集。
③对支持向量机模型的核函数进行最优选择（主要包括Linear和rbf）。
核函数的本质是：将低维的样本特征映射到高维，使原本线性不可分的样本实现线性可分，以便可以继续使用SVM模型。
若核函数选择为rbf，则需要通过Python运行网格搜索方法（Grid Search）进行参数调优（主要包括C（惩罚系数）和gamma参数）。
Grid Search是一种调参手段；穷举搜索：在所有候选的参数选择中，通过循环遍历，尝试每一种可能性，表现最好的参数就是最终的结果。
⑸根据训练好的支持向量机模型，输入临近时刻的参数GHIclear-sky、AVEal和GHIob,即可为未来0~4h的地表太阳总辐照度数值GHIall-sky进行滚动预报。
实施例 选取位于甘肃省兰州市榆中区国家基本气象观测站为预报地区。预报点经纬度信息：104.15°E, 35.87°N。该观测点架设了地表太阳总辐射观测仪器，可以用于计算预报结果的准确度。
McClear模型是哥白尼大气监测服务公司（CAMs）在晴天条件下基于libRadtran辐射传输模型（RTM）的物理模型。输入经纬度及海拔高度信息，即可得到预报地区晴天条件下的地表太阳辐照度数值。该晴空模型基于查找表，大大减少了大量的计算时间和成本。McClear模型的结果可从cams服务网站（cams，http://www.soda-pro.com/web-services/radiation/cams-McClear）免费获得。
在污染天气（空气质量指数AQI>100）下，需要对McClear晴空模型进行修订，利用晴天历史资料（过去7天的）McClear模型计算值和观测值做线性拟合即可。
下载的风云4号卫星观测数据是指L1一级数据，分辨率是2 km × 2 km；所使用的通道是可见光通道、近红外通道、短波红外通道、中波红外通道，共7个通道（光谱带宽为0.45 ~ 4.00μm）。云图裁剪，按照16像素×16像素，即32km×32km，预报点居中。云图当中的每一个像素点的反照率，可通过定标系数表（每张云图均自带定标系数表）得到。下载的风云4号卫星观测资料的时间段为2019年7月至2020年6月。风云4号卫星云图如图2所示。
选取2019年7月至2020年6月McClear模型计算的晴天条件下的地表太阳总辐照度数值GHIclear-sky、卫星图像7个通道的反照率的区域平均值AVEal以及太阳总辐照度观测数值GHIob作为输入参量X，与对应预报时刻的观测数据建立预测模型；通过python自带的random随机函数选取70%的数据作为训练，30%作为验证数据集。
对支持向量机模型的核函数进行最优选择（主要包括线性核函数Linear和径向基核函数rbf）；通过实验（图3中python所计算的结果显示），SVM模型进行核函数选择时各核函数得分来看，确定使用径向基核函数rbf。
当核函数选择为rbf，则需要通过Python运行网格搜索方法（Grid Search）进行参数调优（主要包括C（惩罚系数）和gamma参数）。由图3可以看出最终选择rbf核函数进行超参数调优后的预报效果明显提升。
通过选定超参寻优结果，利用支持向量机模型对未来0~4h的地表太阳总辐照度数值GHIall-sky进行滚动预报。
如图4所示，得到提前40分钟（时间间隔10min）的地表太阳总辐照度预报结果图。横坐标是实际的观测数值，纵坐标是模型的预报数值，样本个数是5931个。从图4可以看出，在考虑所有的天气类型下，该模型能够很好地预报太阳总辐射的变化，对观测值和预报值进行线性拟合，得到y=0.95x+21.87；可知拟合线很接近1:1线（斜率：0.95）。但该模型的预报结果比实际数值稍微偏高（nMBE为正值），但偏高的程度很小（nMBE只有1%）。由此可见，本发明方法具备实际应用价值。
以上对本发明所提供的技术方案进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，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若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (4)

1.一种基于FY-4观测和SVM算法的超短期太阳总辐照度预报方法，包括以下步骤：
⑴确定预报地区的经纬度和海拔高度信息，并获得该地区太阳总辐照度观测数值GHIob；
⑵确定适用于预报地区的晴空模型，结合所述经纬度和海拔高度信息以及再分析资料，得到该地区晴天条件下的地表太阳总辐照度数值GHIclear-sky；
⑶利用风云4号卫星观测数据，针对预报地区进行云图裁剪，获得不同通道反照率的区域平均值，并对其进行线性插值，得到相同时间间隔的不同通道反照率的区域平均值AVEal；
⑷将该地区太阳总辐照度观测数值GHIob、该地区晴天条件下的地表太阳总辐照度数值GHIclear-sky和相同时间间隔的不同通道反照率的区域平均值AVEal作为支持向量机模型的输入参数X，与对应预报时刻的观测数据建立预测模型，并对该支持向量机模型进行参数寻优和模型训练；
⑸根据训练好的支持向量机模型，输入临近时刻的参数GHIclear-sky、AVEal和GHIob,即可为未来0~4h的地表太阳总辐照度数值GHIall-sky进行滚动预报。
2.如权利要求1所述的一种基于FY-4观测和SVM算法的超短期太阳总辐照度预报方法，其特征在于：所述步骤⑶中风云4号卫星观测数据是指L1一级数据，其分辨率为2 km × 2km；所使用的通道共计7个通道，分别是光谱带宽为0.45 ~ 4.00μm的可见光通道、近红外通道、短波红外通道、中波红外通道。
3.如权利要求1所述的一种基于FY-4观测和SVM算法的超短期太阳总辐照度预报方法，其特征在于：所述步骤⑶中云图裁剪按照16像素×16像素进行，即32km×32km，预报点居中。
4.如权利要求1所述的一种基于FY-4观测和SVM算法的超短期太阳总辐照度预报方法，其特征在于：所述步骤⑷中支持向量机模型的参数寻优和模型训练按下述方法进行：
①由网站获取支持向量机模型的python数学软件工具箱；
②选取该地区晴天条件下的地表太阳总辐照度数值GHIclear-sky、卫星图像相同时间间隔的不同通道反照率的区域平均值AVEal以及该地区太阳总辐照度观测数值GHIob作为输入参量X，与对应预报时刻的观测数据建立预测模型；通过随机函数选取70%的数据作为训练，30%作为验证数据集；
③对支持向量机模型的核函数进行最优选择。
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