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    年風(fēng)力發(fā)電量的灰色預(yù)測(cè)模型及其優(yōu)化

    2017-09-12 16:38:43李雯雯高陽(yáng)陳炫宏
    山東工業(yè)技術(shù) 2017年18期
    關(guān)鍵詞:發(fā)電量維數(shù)風(fēng)力

    李雯雯+高陽(yáng)+陳炫宏

    摘 要:本文提出并優(yōu)化了一種新型GM(1,1)模型,該模型的基本思想和方法主要是借鑒灰色系統(tǒng)理論。風(fēng)力放電系統(tǒng)看似沒有任何規(guī)律可言,所以可以將其看作一個(gè)灰色系統(tǒng)進(jìn)行研究,該灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)時(shí)需要的歷史數(shù)據(jù)少,模型易懂,但預(yù)測(cè)精度絕不失水準(zhǔn),還具有計(jì)算簡(jiǎn)易、不考慮分布規(guī)律的優(yōu)勢(shì),研究了灰色理論在富錦風(fēng)電場(chǎng)年風(fēng)力發(fā)電量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用以及灰色GM(1,1)模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度與其建模維數(shù)之間的關(guān)系。并且,本文提出的模型在很大程度上打破了傳統(tǒng)模型僅僅是最近的幾個(gè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)精度高的局限,充分將灰色理論應(yīng)用于富錦風(fēng)電場(chǎng)年風(fēng)力發(fā)電量的預(yù)測(cè)之中,以此為基礎(chǔ)研究了GM(1,1)模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度與其建模維數(shù)之間的關(guān)系。最后對(duì)模型優(yōu)化進(jìn)行了初步研究。

    關(guān)鍵詞:GM(1,1)模型;灰色理論;風(fēng)力發(fā)電;模型優(yōu)化

    DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.18.163

    1 引言

    現(xiàn)如今化石燃料的消耗正在逐漸加大,由此引發(fā)的嚴(yán)重的污染問(wèn)題時(shí)刻挑戰(zhàn)著人類,而人類還要面對(duì)著現(xiàn)存的資源正在不斷干枯的挑戰(zhàn)。而對(duì)環(huán)境無(wú)污染無(wú)消極作用的風(fēng)能等潔凈的可再生能源有可觀的發(fā)展前景,能夠在將來(lái)的發(fā)電比例中占有很大的成分,所以,未來(lái)關(guān)乎人類的生存與發(fā)展以及減少環(huán)境污染的問(wèn)題,風(fēng)力發(fā)電都有著至關(guān)重要的作用?;疑A(yù)測(cè)法是一種直接預(yù)測(cè)功率的方法,但其前提是以風(fēng)電場(chǎng)的歷史發(fā)電量預(yù)測(cè)模型為基礎(chǔ)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。由于所有應(yīng)用灰色理論進(jìn)行研究的系統(tǒng)有一個(gè)共同的特性就是系統(tǒng)的已知和未知信息各占一部分,而風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中恰好影響其發(fā)電變化的原因是不能確定的,故而可以被視作一個(gè)灰色系統(tǒng)。目前電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中大多應(yīng)用灰色理論所以將其應(yīng)用在中長(zhǎng)期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)中也是可行的。本文主要對(duì)灰色GM(1,1)模型在富錦9號(hào)風(fēng)機(jī)的年風(fēng)力發(fā)電量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用進(jìn)行了一定的研究。

    2 灰色預(yù)測(cè)法簡(jiǎn)介

    灰色預(yù)測(cè)法是一種直接預(yù)測(cè)功率的方法,但其前提是以風(fēng)電場(chǎng)的歷史發(fā)電量預(yù)測(cè)模型為基礎(chǔ)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)?;疑碚撗芯康南到y(tǒng)具有系統(tǒng)的已知和未知信息各占一部分的特點(diǎn),風(fēng)力發(fā)電容量的變化受不確定因素影響,所表現(xiàn)出來(lái)的變化看似無(wú)任何規(guī)律可言,正是由于這個(gè)特點(diǎn),可以將其視為一個(gè)灰色系統(tǒng),進(jìn)行研究。

    灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)時(shí)需要較少的歷史數(shù)據(jù),模型結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單,計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)易,雖然無(wú)需考慮其分布規(guī)律,但絲毫不影響其預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度,有諸如上述的這些優(yōu)點(diǎn),所以得到了廣泛的應(yīng)用。本文利用新陳代謝GM(1 ,1) 模型對(duì)富錦風(fēng)電場(chǎng)某發(fā)電機(jī)組的年發(fā)電容量進(jìn)行了預(yù)測(cè)及檢驗(yàn),還彌補(bǔ)了常規(guī)模型僅對(duì)最近幾個(gè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)精度高的缺點(diǎn),對(duì)年風(fēng)力發(fā)電量的預(yù)測(cè)具有重要意義。

    3 新陳代謝GM(1,1)模型的應(yīng)用

    第一次樣本數(shù)據(jù)選擇富錦11號(hào)風(fēng)電機(jī)組于1960年至1967年的年發(fā)電量,以此來(lái)建立灰色模型GM(1,1),預(yù)測(cè)1968年的風(fēng)電機(jī)組年發(fā)電量;第二次樣本數(shù)據(jù)選擇富錦9號(hào)風(fēng)電機(jī)組于1960年至1967年的年發(fā)電量,以此來(lái)建立灰色模型GM(1,1),預(yù)測(cè)1968年的風(fēng)電機(jī)組年發(fā)電量;以此類推,將每次得到的最新數(shù)據(jù)代替最老的發(fā)電數(shù)據(jù),以此方式進(jìn)行新陳代謝,代謝到最終預(yù)測(cè)出2020年風(fēng)電機(jī)組的年發(fā)電量結(jié)束。

    4 優(yōu)化預(yù)測(cè)模型

    (1)對(duì)GM(1,1)模型自身進(jìn)行優(yōu)化。由GM(1,1)模型的基本原理可知,影響其模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的最主要因素是發(fā)展系數(shù)a和灰作用量b。很容易得出,原始數(shù)據(jù)列X(0)和背景值Z(1)(K)如何構(gòu)造決定了和的最小二乘解。

    通過(guò)比較,可見背景值Z(1)(K)實(shí)質(zhì)上與所取區(qū)間后導(dǎo)致的偏差對(duì)模型擬合、預(yù)測(cè)精度以及適用性產(chǎn)生的消極作起直接作用。Z(1)(K)的構(gòu)造方式越接近于積分條件,模型越能出現(xiàn)更廣泛的適用范圍,而擬合與預(yù)測(cè)精度也會(huì)越高。

    此外,該模型并非一定要通過(guò)曲線的第一個(gè)點(diǎn),因?yàn)槠湟宰钚《朔橐罁?jù)得到擬合曲線,曲線不會(huì)通過(guò)任何一個(gè)原始數(shù)據(jù)點(diǎn)的情況是存在的,因此任意一點(diǎn)被選取作為初始條件都是沒有理論依據(jù)的。

    本文選取GM(1,1)模型的初始值的依據(jù)可以為利用擬合殘差平方和(ESS)最小的原則。顯然,ESS是的函數(shù),通過(guò)很容易得到使最小的值。

    顯然,上述方法均能獨(dú)立地改進(jìn)并提高模型自身的預(yù)測(cè)精度。所以可以綜合兩種方式提出一種新的模型,這種模型既能優(yōu)化背景值也能優(yōu)化初始值。

    通過(guò)1960至2015年富錦發(fā)電場(chǎng)的風(fēng)力發(fā)電量計(jì)算值驗(yàn)證這一改進(jìn)方法的正確性,仍采用新陳代謝GM(1,1)模型,選擇8維的維數(shù),唯一的區(qū)別是在每次建模時(shí)都用本文提到的改進(jìn)方法來(lái)選擇背景值和初始值。預(yù)測(cè)NMAE值為7.8676%。

    (2)對(duì)原始數(shù)據(jù)列進(jìn)行遞增處理。具有遞增規(guī)律的序列在應(yīng)用用灰色理論建立的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)是精度較高,考慮到年風(fēng)力發(fā)電量是一個(gè)隨機(jī)變量,在每次建模前需要將其數(shù)據(jù)前乘以一個(gè)公比大于一的等比數(shù)列來(lái)使得新序列單調(diào)遞增,這樣就可以提高精度。將得到的新序列建立模型并開始預(yù)測(cè),再將最終結(jié)果除以進(jìn)行還原即可。

    5 結(jié)論

    本文提出并優(yōu)化了一種新型GM(1,1)模型,該模型的基本思想和方法主要是借鑒灰色系統(tǒng)理論。以此為基礎(chǔ)研究了GM(1,1)模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度與其建模維數(shù)之間的關(guān)系。最后對(duì)模型優(yōu)化進(jìn)行了初步研究。

    (1)對(duì)灰色模型在建模時(shí)對(duì)預(yù)測(cè)精度的影響進(jìn)行了研究,研究結(jié)果表示,該模型的預(yù)測(cè)精度存在著一個(gè)最佳維數(shù),而不是與維數(shù)的遞增成正比。因此在具體應(yīng)用時(shí)需要在經(jīng)過(guò)綜合分析資料之后具體分析出最佳維數(shù),這樣才能提高精度。

    (2)由預(yù)測(cè)結(jié)果可知,利用維數(shù)為8的新陳代謝GM(1,1)模型預(yù)測(cè)富錦風(fēng)電場(chǎng)9號(hào)風(fēng)電機(jī)組1954年至2009年的風(fēng)力發(fā)電量計(jì)算值的準(zhǔn)確度較高,可用于之后預(yù)測(cè)富錦風(fēng)電場(chǎng)9號(hào)風(fēng)機(jī)的年風(fēng)力發(fā)電量。

    (3)對(duì)模型優(yōu)化進(jìn)行初步研究,首先,考慮到模型自身,可知GM(1,1)的精度主要是受背景值和初始值影響。經(jīng)過(guò)優(yōu)化后,預(yù)測(cè)結(jié)果顯示,采用該種方法優(yōu)化后的提高了一定精度,再基于原始數(shù)據(jù),在每次建模前需要將其數(shù)據(jù)前乘以一個(gè)公比大于一的等比數(shù)列來(lái)使得新序列單調(diào)遞增,這樣就可以提高精度。將得到的新序列建立模型并開始預(yù)測(cè),再將最終結(jié)果除以進(jìn)行還原即可。

    參考文獻(xiàn):

    [1]肖健華,林健,劉晉.區(qū)域經(jīng)濟(jì)中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的支持向量回歸方法[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2004(04):97-102.

    [2]Tawfiq Al-Sab,Ibrahim El-Amin.Artificial neural networks as applied to long-term demand forecasting[J].Artificial Intelligence in Engineering,1999(13):189-197.

    [3]郭崇慧.地區(qū)中長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃若干定量模型、算法及應(yīng)用研究:[博士學(xué)位論文][D].大連理工大學(xué):2004.endprint

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