CN116485004A - 一种基于功率热图和卷积神经网络的风电功率预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于功率热图和卷积神经网络的风电功率预测方法，包括以下步骤：一、对风电集群分布图进行网格化；二、对空白单元格内的数据进行填充；三、将功率数值转化为相应颜色的像素点，进而生成功率热图；四、利用CNN模型进行风电集群综合功率预测，根据预测结果对功率热图的分辨率进行调整。本发明将风电集群分布图进行网格化，利用插值法在相应单元格中填入功率数值，利用颜色参数将功率数值转化成相应颜色的像素点生成功率热图，将功率热图作为CNN模型输入。因此，本发明能够很好的利用CNN模型进行风电集群综合功率预测。

Description

一种基于功率热图和卷积神经网络的风电功率预测方法
技术领域
本发明涉及风力发电功率预测的技术领域，具体涉及一种基于功率热图和卷积神经网络的风电功率预测方法。
背景技术
随着世界经济快速发展，环境问题日益突出，传统的不可再生资源如煤炭、石油等日益枯竭、供应渐趋紧张。风能作为一种清洁廉价的可再生能源对于环境保护以及气候缓解问题具有积极作用。近年来，在国家政策的大力支持下，我国风力发电事业正在快速发展。然而由于自然界风能的间歇性特征导致了风电功率具有强的波动性，因此大规模的风电接入电网，给电力系统的安全稳定运行带来了一定的影响。解决这一问题的关键就是对风速和风电功率的准确预测。
目前风电功率预测模型可大致分为三类：时间序列模型，传统机器学习模型和组合模型。对于线性、平稳的数据，时间序列模型的预测效果较好，为提高对于非平稳、非线性的数据的预测结果，机器学习模型如CNN卷积神经网络,LSTM长短期记忆神经网络等被用于风电功率预测。CNN卷积神经网络模型具有较好的特征提取能力，通常用于图像识别领域，单一的将时间序列作为CNN模型输入，模型的预测结果有待进一步提高。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提出一种基于功率热图和卷积神经网络的风电功率预测方法，包括下述步骤：
对风电集群分布图进行网格化，在所述分布图中填入各风电场的功率数值；
对空白单元格进行数据填充；
将功率数值转化为相应颜色的像素点，生成功率热图；
对风电集群综合功率进行预测，根据预测结果对功率热图的分辨率进行调整，直到预测结果满足预期精度。
在上述方案的基础上，所述对风电集群分布图进行网格化，在所述分布图中填入各风电场的功率数值具体为：
根据风电集群待求区域内风电场所处经纬度利用DBSCAN算法，对风电场进行聚类；
计算各风电场之间的地理位置距离，比较所有类别中风电场地理位置距离，选出最小距离；
按照风电集群分布图的比例尺对该值进行缩放，类比模拟图像离散化的思想，得到网格化风电集群分布图的初始采样间隔；
D＝min{d1,d2,…di}
其中di为第i类别中风电场间地理位置距离最小值；
r＝D*l
其中r为初始采样间隔，l为风电集群分布图的比例尺；
根据初始采样间隔对风电集群分布图进行网格化；
若网格化后在一个单元格中出现两个风电场，则重复上述步骤对采样间隔进行调整，计算两个风电场之间地理位置距离按照比例尺对距离值进行缩放，以缩放后的距离值为新采样间隔；
再次对图片进行网格化，直到每个单元格中只存在一个风电场。
在上述方案的基础上，所述风电集群分布图每行每列的单元格数量不少于500。
在上述方案的基础上，所述对空白单元格进行数据填充具体为：
考虑相邻风电场间风电功率的相关性，根据风电场所处单元格位置，计算与该单元格相邻的一定范围内风电场之间的时空互相关性权重；
通过CCF互相关系数，考虑超短期风电功率预测周期，指定滞后时间k，计算两两风电场功率序列之间的互相关权重；
互相关权重计算表达式如下：
其中mpi和mpj为第i个风电场功率序列和第j个风电场功率序列的均值；si和sj为第i个风电场功率序列和第j个风电场功率序列的方差；pit为风电场i的历史t时刻功率序列，pjt+k为风电场j历史t+k时刻的功率序列；互相关权重系数在自相关权重系数的基础上引入时间滞后参数k；
考虑风电功率的时空相关性，将相邻风电场和自身多天历史统计数据作为风电功率的插值样本，构建考虑时空相关性的插值模型，其表达式为：
其中，p(t)为考虑时空相关性的线性插值法所求功率数值；pii(t)为风电场自身历史t时刻功率数据；pij(t)为与该风电场相邻的第j个风电场t时刻的风电功率数据；c为常数项，a为考虑自身功率的插值估算值的系数，b为考虑相邻风电场功率的插值估算值的系数；
采用最小二乘法求解出最优的a，b，c参数；
对于经过上述步骤后仍数据空缺的单元格，采用双线性插值法对单元格内数据进行填充。
在上述方案的基础上，所述将功率数值转化为相应颜色的像素点，生成功率热图具体为：
将t时刻功率数据表中的每一格代表一个像素，将单元格内的功率数据转化为相应像素值的颜色代码，进而生成t时刻的功率云图，步骤如下：
考虑一般风电场的功率区间，规定功率数据表中功率数值为Pmax时对应的颜色代码为(RH,GH,BH)，功率数值为Pmin时对应的颜色代码为(RL,GL,BL)。对于功率数据Pi，计算得到功率云图中对应像素点Oi的颜色代码(Ri,Gi,Bi)；
若功率数值大于Pmax，则像素点Oi采用Pmax对应的颜色代码(RH,GH,BH)，即Ri＝RH，Gi＝GH，Bi＝BH；
若功率数值小于Pmin，则像素点Oi采用Pmin对应的颜色代码(RL,GL,BL)，即Ri＝RL，Gi＝GL，Bi＝BL；
若功率数值处于[Pmin,Pmax]范围内，则像素点Oi采用的颜色代码(Ri,Gi,Bi)计算公式如下：
其中Pi为第i个功率数值。
在上述方案的基础上，所述对风电集群综合功率进行预测具体为：
利用CNN模型，以功率热图作为输入，以所有风电场功率作为输出，实现对风电集群综合功率预测；
其中为风电集群综合功率预测值；f为CNN模型；[h,w,(R,G,B)]为由功率云图图像高度，图像宽度，RGB三通道构成的三维输入矩阵；
以MSE作为评价预测精度的指标，根据预测值对网格化的采样间隔进行调整，直到预测结果满足预期精度；
其中Pi为风电集群功率实测值；为风电集群功率预测值；n为预测点个数；r为采样间隔；Δr为采样间隔调整值；MSE*为预期精度。
另一方面，提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方案的基础上所对应方法的步骤。
另一方面，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方案的基础上所对应方法的步骤。
本发明还提供了一种基于功率热图和卷积神经网络的风电功率预测系统，采用基于功率热图和卷积神经网络的风电功率预测方法，预测系统包括：
第一模块：对风电集群分布图进行网格化，在所述分布图中填入各风电场的功率数值；
第二模块：对空白单元格进行数据填充；
第三模块：将功率数值转化为相应颜色的像素点，生成功率热图；
第四模块：对风电集群综合功率进行预测，根据预测结果对功率热图的分辨率进行调整，直到预测结果满足预期精度。
本发明的有益效果：
本方法不仅将风电场历史功率数据作为输入，而且利用CNN模型进行风电集群综合功率预测，根据预测结果对功率热图的分辨率进行调整，直到预测结果满足预期精度，使得预测精度进一步的提高。
附图说明
本发明有如下附图：
图1一种基于功率云图和卷积神经网络的风电功率预测方法的流程示意图；
图2网格化风电集群分布图过程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、优点和特征更加显而易见，下面结合附图1-2和具体实施方式对本发明进行进一步的详细说明。
一种具体的实施方式为：
步骤A：对风电集群分布图进行网格化，类比模拟图像离散化的思想，在图中风电场所处网格内填入各风电场的功率数值。
根据风电集群待求区域内风电场所处经纬度利用DBSCAN算法，对风电场进行聚类。计算各风电场之间的地理位置距离，比较所有类别中风电场地理位置距离，选出最小距离，并按照风电集群分布图的比例尺对该值进行缩放，类比模拟图像离散化的思想，得到网格化风电集群分布图的初始采样间隔。
D＝min{d1,d2,…di} (1)
其中di为第i类别中风电场间地理位置距离最小值。
r＝D*l (2)
其中r为初始采样间隔，l为风电集群分布图的比例尺。
根据初始采样间隔对风电集群分布图进行网格化，若网格化后在一个单元格中出现两个风电场，则重复上述步骤对采样间隔进行调整，计算两个风电场之间地理位置距离按照比例尺对距离值进行缩放，以缩放后的距离值为新采样间隔，再次对图片进行网格化，直到每个单元格中只存在一个风电场该过程如图1所示。同时为保证所得功率热图过渡平滑，要求每行每列的单元格数量不少于500。在风电场所在单元格内填入t时刻风电场对应功率。
步骤B：对空白单元格内的数据进行填充。首先针对已知风电场附近的单元格，利用考虑时空相关性的线性插值法进行数据填充；对其余空白单元格利用双线性插值法进行数据填充。
考虑相邻风电场间风电功率的相关性，根据风电场所处单元格位置，计算与该单元格相邻的一定范围内风电场之间的时空互相关性权重；通过CCF互相关系数，考虑超短期风电功率预测周期，指定滞后时间k，计算两两风电场功率序列之间的互相关权重；
互相关权重计算表达式如下：
其中mpi和mpj为第i个风电场功率序列和第j个风电场功率序列的均值；si和sj为第i个风电场功率序列和第j个风电场功率序列的方差；pit为风电场i的历史t时刻功率序列，pjt+k为风电场j历史t+k时刻的功率序列；互相关权重系数在自相关权重系数的基础上引入时间滞后参数k；
考虑风电功率的时空相关性，将相邻风电场和自身多天历史统计数据作为风电功率的插值样本，构建考虑时空相关性的插值模型，其表达式为：
其中，p(t)为考虑时空相关性的线性插值法所求功率数值；pii(t)为风电场自身历史t时刻功率数据；pij(t)为与该风电场相邻的第j个风电场t时刻的风电功率数据；c为常数项，a为考虑自身功率的插值估算值的系数，b为考虑相邻风电场功率的插值估算值的系数；
采用最小二乘法求解出最优的a，b，c参数；
对于经过上述步骤后仍数据空缺的单元格，采用双线性插值法对单元格内数据进行填充。
步骤C：根据颜色参数，将功率数值转化为相应颜色的像素点，进而生成功率热图。
将t时刻功率数据表中的每一格代表一个像素，将单元格内的功率数据转化为相应像素值的颜色代码，进而生成t时刻的功率云图，步骤如下：
考虑一般风电场的功率区间，规定功率数据表中功率数值为Pmax时对应的颜色代码为(RH,GH,BH)，功率数值为Pmin时对应的颜色代码为(RL,GL,BL)。对于功率数据Pi，计算得到功率云图中对应像素点Oi的颜色代码(Ri,Gi,Bi)；
若功率数值大于Pmax，则像素点Oi采用Pmax对应的颜色代码(RH,GH,BH)，即Ri＝RH，Gi＝GH，Bi＝BH；
若功率数值小于Pmin，则像素点Oi采用Pmin对应的颜色代码(RL,GL,BL)，即Ri＝RL，Gi＝GL，Bi＝BL；
若功率数值处于[Pmin,Pmax]范围内，则像素点Oi采用的颜色代码(Ri,Gi,Bi)计算公式如下：
其中Pi为第i个功率数值。
步骤D：所得功率热图作为输入，利用CNN模型进行对风电集群综合功率预测，根据预测结果对功率热图的分辨率进行调整，直到预测结果满足预期精度。
利用CNN模型，以功率热图作为输入，以所有风电场功率作为输出，实现对风电集群综合功率预测；
其中为风电集群综合功率预测值；f为CNN模型；[h,w,(R,G,B)]为由功率云图图像高度，图像宽度，RGB三通道构成的三维输入矩阵；
以MSE作为评价预测精度的指标，根据预测值对网格化的采样间隔进行调整，直到预测结果满足预期精度。
其中Pi为风电集群功率实测值；为风电集群功率预测值；n为预测点个数；r为采样间隔；Δr为采样间隔调整值；MSE*为预期精度。
以上实施方式仅用于说明本发明专利，而并非对本发明专利的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明专利的实质和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明专利的范畴，本发明专利的专利保护范围应由权利要求限定。
本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (9)

1.一种基于功率热图和卷积神经网络的风电功率预测方法，其特征在于，包括下述步骤：
对风电集群分布图进行网格化，在所述分布图中填入各风电场的功率数值；
对空白单元格进行数据填充；
将功率数值转化为相应颜色的像素点，生成功率热图；
对风电集群综合功率进行预测，根据预测结果对功率热图的分辨率进行调整，直到预测结果满足预期精度。
2.根据权利要求1所述的一种基于功率热图和卷积神经网络的风电功率预测方法，其特征在于，所述对风电集群分布图进行网格化，在所述分布图中填入各风电场的功率数值具体为：
根据风电集群待求区域内风电场所处经纬度利用DBSCAN算法，对风电场进行聚类；
计算各风电场之间的地理位置距离，比较所有类别中风电场地理位置距离，选出最小距离；
按照风电集群分布图的比例尺对所述功率数值进行缩放，类比模拟图像离散化的思想，得到网格化风电集群分布图的初始采样间隔；
D＝min{d1,d2,…di}
其中di为第i类别中风电场间地理位置距离最小值；
r＝D*l
其中r为初始采样间隔，l为风电集群分布图的比例尺；
根据初始采样间隔对风电集群分布图进行网格化；
若网格化后在一个单元格中出现两个风电场，则重复上述步骤对采样间隔进行调整，计算两个风电场之间地理位置距离按照比例尺对距离值进行缩放，以缩放后的距离值为新采样间隔；
再次对图片进行网格化，直到每个单元格中只存在一个风电场。
3.根据权利要求2所述的一种基于功率热图和卷积神经网络的风电功率预测方法，其特征在于，所述风电集群分布图每行每列的单元格数量不少于500。
4.根据权利要求1所述的一种基于功率热图和卷积神经网络的风电功率预测方法，其特征在于，所述对空白单元格进行数据填充具体为：
考虑相邻风电场间风电功率的相关性，根据风电场所处单元格位置，计算与该单元格相邻的一定范围内风电场之间的时空互相关性权重；
通过CCF互相关系数，考虑超短期风电功率预测周期，指定滞后时间k，计算两两风电场功率序列之间的互相关权重；
互相关权重计算表达式如下：
其中mpi和mpj为第i个风电场功率序列和第j个风电场功率序列的均值；si和sj为第i个风电场功率序列和第j个风电场功率序列的方差；pit为风电场i的历史t时刻功率序列，pjt+k为风电场j历史t+k时刻的功率序列；
互相关权重系数在自相关权重系数的基础上引入时间滞后参数k；
考虑风电功率的时空相关性，将相邻风电场和自身多天历史统计数据作为风电功率的插值样本，构建考虑时空相关性的插值模型，其表达式为：
其中，p(t)为考虑时空相关性的线性插值法所求功率数值；pii(t)为风电场自身历史t时刻功率数据；pij(t)为与该风电场相邻的第j个风电场t时刻的风电功率数据；c为常数项，a为考虑自身功率的插值估算值的系数，b为考虑相邻风电场功率的插值估算值的系数；
采用最小二乘法求解出最优的a，b，c参数；
对于经过上述步骤后仍数据空缺的单元格，采用双线性插值法对单元格内数据进行填充。
5.根据权利要求1所述的一种基于功率热图和卷积神经网络的风电功率预测方法，其特征在于，所述将功率数值转化为相应颜色的像素点，生成功率热图具体为：
将t时刻功率数据表中的每一格代表一个像素，将单元格内的功率数据转化为相应像素值的颜色代码，进而生成t时刻的功率云图，步骤如下：
考虑一般风电场的功率区间，规定功率数据表中功率数值为Pmax时对应的颜色代码为(RH,GH,BH)，功率数值为Pmin时对应的颜色代码为(RL,GL,BL)。对于功率数据Pi，计算得到功率云图中对应像素点Oi的颜色代码(Ri,Gi,Bi)；
若功率数值大于Pmax，则像素点Oi采用Pmax对应的颜色代码(RH,GH,BH)，即Ri＝RH，Gi＝GH，Bi＝BH；
若功率数值小于Pmin，则像素点Oi采用Pmin对应的颜色代码(RL,GL,BL)，即Ri＝RL，Gi＝GL，Bi＝BL；
若功率数值处于[Pmin,Pmax]范围内，则像素点Oi采用的颜色代码(Ri,Gi,Bi)计算公式如下：
其中Pi为第i个功率数值。
6.根据权利要求1所述的一种基于功率热图和卷积神经网络的风电功率预测方法，其特征在于，所述对风电集群综合功率进行预测具体为：
利用CNN模型，以功率热图作为输入，以所有风电场功率作为输出，实现对风电集群综合功率预测；
其中为风电集群综合功率预测值；f为CNN模型；[h,w,(R,G,B)]为由功率云图图像高度，图像宽度，RGB三通道构成的三维输入矩阵；
以MSE作为评价预测精度的指标，根据预测值对网格化的采样间隔进行调整，直到预测结果满足预期精度；
其中Pi为风电集群功率实测值；为风电集群功率预测值；n为预测点个数；r为采样间隔；Δr为采样间隔调整值；MSE*为预期精度。
7.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种基于功率热图和卷积神经网络的风电功率预测系统，其特征在于，采用基于功率热图和卷积神经网络的风电功率预测方法，预测系统包括：
第一模块：对风电集群分布图进行网格化，在所述分布图中填入各风电场的功率数值；
第二模块：对空白单元格进行数据填充；
第三模块：将功率数值转化为相应颜色的像素点，生成功率热图；
第四模块：对风电集群综合功率进行预测，根据预测结果对功率热图的分辨率进行调整，直到预测结果满足预期精度。
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117934208A (zh) * 2024-03-18 2024-04-26 广东工业大学 一种基于多通道深度网络的多源数据海上风电预测方法
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