基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率預(yù)測研究

陳德會(huì)，楊海艷，曲宏偉

(1. 大唐新疆清潔能源有限公司，新疆 烏魯木齊 830001；2. 東北電力大學(xué)能源與動(dòng)力工程學(xué)院，吉林 吉林 132012)

最近幾年，中國的嚴(yán)重霧霾導(dǎo)致的環(huán)境污染引發(fā)了社會(huì)的普遍高度重視[1]。高效利用可再生能源發(fā)電，減少煤炭能源發(fā)電，是緩解環(huán)境問題的有效措施。預(yù)計(jì)在2030年我國可再生能源的用電率達(dá)到30%以上[2]。

作為技術(shù)較為成熟的可再生能源發(fā)電之一，光伏發(fā)電以相對占地面積小、運(yùn)維成本低的優(yōu)勢得到迅猛發(fā)展。隨著光伏發(fā)電并網(wǎng)容量的增加，光伏發(fā)電功率的波動(dòng)對電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行的影響不容忽視，電網(wǎng)對光伏發(fā)電功率預(yù)測精度提出更高的要求[3-5]。

目前，關(guān)于光伏發(fā)電功率預(yù)測方法已經(jīng)取得了一些研究進(jìn)展，主要包括基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測[6]、基于馬爾科夫鏈預(yù)測[7]、基于支持向量機(jī)預(yù)測[8]和自回歸與滑動(dòng)平均模型預(yù)測[9]。以上方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度、收斂性較好，因此基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在光伏發(fā)電功率預(yù)測方面的應(yīng)用有更大的研究空間。

文獻(xiàn)[10]通過前一天的光伏發(fā)電功率和兩天的平均溫度，可以預(yù)測出當(dāng)天的光伏發(fā)電功率；文獻(xiàn)[11]利用光伏發(fā)電系統(tǒng)的前一天數(shù)據(jù)，建立了前饋型與反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，能夠較為準(zhǔn)確地對光伏發(fā)電功率進(jìn)行預(yù)測；文獻(xiàn)[12]將預(yù)測日的天氣類型也加入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用作輸入量，可以更為準(zhǔn)確地預(yù)測出當(dāng)日光伏發(fā)電的功率。

基于以上研究，本文將綜合考慮天氣、歷史數(shù)據(jù)信息，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，對光伏發(fā)電功率進(jìn)行預(yù)測，并采用實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證該方法的有效性。

1 光伏發(fā)電功率波動(dòng)影響因素分析

由于預(yù)測日天氣受前一天天氣的影響，因此光伏發(fā)電功率大小受前一天功率波動(dòng)影響較大。本文基于大唐吐魯番0.4 MW光伏板試驗(yàn)數(shù)據(jù)，分析光伏發(fā)電功率波動(dòng)規(guī)律。

如圖1所示為大唐吐魯番的光伏發(fā)電量實(shí)測數(shù)據(jù)，其中1日、10日、20日、24日發(fā)電量較低，這4天的天氣分別為多云、多云、雷陣雨、陣雨；4日、15日、16日、27日、28日發(fā)電量較高，這4天的天氣均為晴天。在不同天氣下，光伏發(fā)電功率如圖2所示。

圖1 2016年6月光伏發(fā)電量

圖2 不同天氣的光伏發(fā)電功率波動(dòng)

不同天氣下，各時(shí)段的光伏發(fā)電功率存在較大差異，但不同時(shí)刻的光伏發(fā)電功率變化趨勢大致相同，在12：00—18：00，光伏發(fā)電功率較高。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是模擬人的大腦，通過神經(jīng)元對刺激的積累不斷學(xué)習(xí)，建立機(jī)制，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

通過輸入層的每一個(gè)神經(jīng)元加權(quán)將信息傳遞給隱含層神經(jīng)元，隱含層的神經(jīng)元將信息加權(quán)又送給輸出層，并通過輸出層的反饋結(jié)果對各層權(quán)重加以改進(jìn)。當(dāng)該模型能夠滿足預(yù)測樣本自校驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)后，再采用該模型可以對其他樣本結(jié)果進(jìn)行預(yù)測。

設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有n個(gè)輸入量，q個(gè)輸出量，p個(gè)隱含層單元，隱含層和輸出層的連接權(quán)重為p個(gè)和q個(gè)。隱含層神經(jīng)元可以表示為

(1)

式中：wji為隱含層中第j個(gè)神經(jīng)元與輸入層第i個(gè)神經(jīng)元的連接權(quán)重；xi為輸入層第i個(gè)神經(jīng)元刺激；θj為第j個(gè)動(dòng)量的閥值。

各層神經(jīng)元輸出函數(shù)采用logsig函數(shù)：

(2)

輸出層的神經(jīng)元可以表示為

(3)

式中：wkj為輸出層第k個(gè)神經(jīng)元與第j個(gè)隱含層神經(jīng)元的連接權(quán)重；θk為第k個(gè)動(dòng)量的閥值。

通過輸出實(shí)際結(jié)果yk和期望結(jié)果ok可以得到各神經(jīng)元權(quán)重的修正量，從而對其修正，隱含層和輸入層的權(quán)重修正量和閥值修正量為

(4)

(5)

式中：β為修正系數(shù)。

輸出層和隱含層的權(quán)重修正量和閥值修正量可以表示為

Δwki=α·(ok-yk)yk(1-yk)bj

(6)

Δθk=α·(ok-yk)yk(1-yk)

(7)

式中：α為修正系數(shù)。

3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率預(yù)測模型

文獻(xiàn)[13]將天氣類型分為晴、多云、陰轉(zhuǎn)晴等天氣，并計(jì)算了其天氣類型指數(shù)，本文將吐魯番的天氣分為晴、陰天和雨天三類，其天氣類型指數(shù)分別為4.4、2.0和1.0，天氣類型指數(shù)可以作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量。

由于預(yù)測日氣溫、光照變化與預(yù)測日之前的天氣密切相關(guān)，因此本文將預(yù)測日前兩天的光伏發(fā)電功率、天氣類型指數(shù)和預(yù)測日的天氣類型指數(shù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量，輸出量為預(yù)測日的發(fā)電功率。

光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)為7:00—20:00，共14個(gè)典型時(shí)段，兩天的光伏發(fā)電功率輸入數(shù)據(jù)為28個(gè)，兩天的天氣類型指數(shù)數(shù)據(jù)為2個(gè)，預(yù)測日天氣類型指數(shù)為1個(gè)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中共31個(gè)輸入量。輸出量為預(yù)測日14個(gè)典型時(shí)段的光伏發(fā)電功率，隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)y為

(8)

式中：n為輸入量個(gè)數(shù)，在本文中取31；m為輸出量個(gè)數(shù)，在本文中取14；a為1～10的常數(shù)，本文取3。

根據(jù)式(8)，設(shè)置隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為10個(gè)。

4 光伏發(fā)電功率預(yù)測方法有效性驗(yàn)證

采用大唐吐魯番0.4 MW光伏板2016年6月1—29日的實(shí)測數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，共27組，設(shè)置收斂精度為0.001，對2016年6月30日的光伏發(fā)電功率進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果與實(shí)測數(shù)據(jù)對比如圖4所示。

圖4 光伏發(fā)電預(yù)測結(jié)果

從圖4可以看出，采用本文方法預(yù)測的結(jié)果與實(shí)測結(jié)果較為接近。

采用均方根誤差(Root Mean Square Error，RMSE)作為光伏發(fā)電功率預(yù)測精度的評價(jià)指標(biāo)，均方根誤差為

(9)

式中：k為樣本個(gè)數(shù)；xi為第i個(gè)預(yù)測功率；yi為第i個(gè)實(shí)測功率。

本文方法的預(yù)測結(jié)果RMSE指標(biāo)為3.544。

5 結(jié)束語

光伏發(fā)電功率的準(zhǔn)確預(yù)測對調(diào)度運(yùn)行和發(fā)電計(jì)劃的制定有重要影響，本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究了光伏發(fā)電功率的預(yù)測方法。通過分析，天氣類型和光伏功率歷史數(shù)據(jù)的變化對光伏發(fā)電功率波動(dòng)有較大影響。建立了光伏發(fā)電功率預(yù)測模型，并采用大唐吐魯番數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該方法的有效性。

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