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    一種基于改進(jìn)的HHT短期風(fēng)電功率預(yù)測方法*

    2018-08-30 05:57:02寧康廖曉輝
    電測與儀表 2018年15期
    關(guān)鍵詞:電功率端點(diǎn)分量

    寧康,廖曉輝

    (鄭州大學(xué) 電氣工程學(xué)院, 鄭州 450001)

    0 引 言

    隨著風(fēng)力發(fā)電在中國日益興起,風(fēng)電并網(wǎng)功率不斷增加,兼之,風(fēng)力發(fā)電隨機(jī)、波動以及間歇性的變動特征,風(fēng)電并網(wǎng)對電力系統(tǒng)要求的安全、可靠以及經(jīng)濟(jì)性的影響也日益顯著[1]。因此,對于風(fēng)電功率的預(yù)測,要求也更加精準(zhǔn)。

    因?yàn)轱L(fēng)電的這些特點(diǎn),文章挑選HHT(Hilbert-Huang Transform)作為主要的預(yù)測方法。HHT算法與傅里葉變換、小波變換等傳統(tǒng)方法的優(yōu)勢之處在于:HHT算法不需要基函數(shù),且自適應(yīng)性強(qiáng),不僅能夠處理平穩(wěn)信號,對于非平穩(wěn)信號的處理也有著非常好的效果。HHT算法能夠獲得信號中各次分量的瞬時參數(shù)信息,可以完整地表現(xiàn)出信號隨時間變化頻率、能量分布的關(guān)系[2]。最初風(fēng)電功率的短期預(yù)測,方法大部分基于較為單一的數(shù)據(jù)預(yù)測模型,例如卡爾曼濾波法、時間序列法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機(jī)、模糊邏輯法等[3]。近些年,究人員提出綜合利用多種預(yù)測方法組合的方式,一定程度上提高了精度[4]。

    文獻(xiàn)[5]在考慮到風(fēng)機(jī)尾流及環(huán)境等因素的基礎(chǔ)上,將RBF子網(wǎng)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子網(wǎng)兩種預(yù)測方法有效地結(jié)合在一起,從而對風(fēng)電功率進(jìn)行預(yù)測,此方法環(huán)境原因的限制較大。文獻(xiàn)[6]利用CFD模型對于條件離散化的風(fēng)電場來流進(jìn)行預(yù)計(jì)算,以中尺度數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)插值對風(fēng)電功率進(jìn)行預(yù)測。此方法對于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)本身的誤差十分敏感,對于數(shù)據(jù)的依賴性較強(qiáng)。文獻(xiàn)[7]在風(fēng)電場四周建設(shè)測風(fēng)點(diǎn),由于不同方位風(fēng)速具有關(guān)聯(lián)性,對風(fēng)電進(jìn)行預(yù)測??墒窃趯?shí)際應(yīng)用中,該方法投資額較大,不適合大范圍推廣。

    文章采用一種基于HHT的組合預(yù)測法。該方法首先通過改進(jìn)的鏡像延拓方法對端點(diǎn)效應(yīng)進(jìn)行抑制,然后利用EMD(Empirical Mode Decomposition)分解數(shù)據(jù)。對得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行希爾伯特變換并分析樣本中各個成分的特點(diǎn),在此基礎(chǔ)上分別搭建不同的預(yù)測模型。最后,對風(fēng)電功率進(jìn)行預(yù)測。文章使用該方法測試了河南某風(fēng)場,結(jié)果證明該法對于風(fēng)電功率短期預(yù)測有著良好的成效。

    1 HHT理論

    1.1 HHT原理

    Hilbert-Huang是N.E.Huang等在1998年提出的對非平穩(wěn)數(shù)據(jù)信號的處理有著特有優(yōu)勢的方法[8]。Hilbert-Huang變換可分釋為經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、Hilbert變換兩部分[9]。對于任意一個給定的復(fù)雜信號進(jìn)行HHT變換,首先要滿足兩個條件:過零點(diǎn)、極值點(diǎn)的數(shù)量相當(dāng)或相差1;原始信號極大、極小值決定的兩條包絡(luò)線均值為0。其EMD分解流程圖如圖1所示。

    圖1 EMD分解流程

    EMD分解的終止條件:當(dāng)cn(t)或rn(t)趨于單調(diào),或小于終止值,分解過程結(jié)束。文章選用Gabriel Rilling提出的方法為經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)結(jié)束的條件:

    (1)

    原始數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)為IMF以及殘余分量之和,即:

    (2)

    一個經(jīng)過EMD分解的IMF數(shù)據(jù)進(jìn)行Hilbert變換:

    (3)

    可以得出數(shù)據(jù)瞬時頻率如下 :

    (4)

    瞬時幅值如下:

    (5)

    相位函數(shù)如下:

    (6)

    用Hilbert變換所得出的數(shù)據(jù),對于分析了解數(shù)據(jù)局部特征及變化規(guī)律,具有優(yōu)異的效果。

    1.2 端點(diǎn)效應(yīng)問題

    盡管在實(shí)際使用中HHT變換有其獨(dú)特優(yōu)勢,可是因?yàn)槎它c(diǎn)效應(yīng)影響而產(chǎn)生的問題卻更加顯著。

    HHT的端點(diǎn)效應(yīng)原因可以分為2部分: 第1部分,EMD在分解過程中[10],要依據(jù)極大值、極小值點(diǎn)經(jīng)過三次樣條插值法取得信號包絡(luò)線,并計(jì)算其平均值。包絡(luò)線準(zhǔn)確與否,關(guān)系到分解的完整程度。第2部分,對不完整取樣的周期信號進(jìn)行傅里葉變換求共軛,會出現(xiàn)頻譜泄露,這種現(xiàn)象在信號兩端出現(xiàn),造成了Hilbert變換的端點(diǎn)效應(yīng)[11]。

    2 基于改進(jìn)HHT的風(fēng)電功率預(yù)測

    2.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鏡像對稱延拓法

    由于文章采用HHT的方法分析短時間內(nèi)的風(fēng)電功率歷史數(shù)據(jù),因此,在EMD分析中存在著端點(diǎn)效應(yīng)問題。一般可以通過對信號兩端添加一些數(shù)據(jù)點(diǎn)從而延拓?cái)?shù)據(jù),此時端點(diǎn)效應(yīng)的影響就轉(zhuǎn)移到了數(shù)據(jù)延拓后的兩端,這樣可以有效的對信號內(nèi)的端點(diǎn)效應(yīng)進(jìn)行抑制。鏡像對稱延拓法時常用以處理分解中的端點(diǎn)效應(yīng)問題。為了更好的抑制這個問題,采用一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)的鏡像對稱延拓法。

    對于BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模仿人類腦神經(jīng)元,產(chǎn)生對外部刺激信號的反映,按照誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄟM(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的,其不須要領(lǐng)會表達(dá)映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程式,就可以訓(xùn)練并且儲存大量的輸入、輸出以及映射關(guān)系,具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)性[12]。文章選擇基于此方法對端點(diǎn)效應(yīng)進(jìn)行改進(jìn)。

    2.2 組合預(yù)測

    J.M. Bates[13]等提出了在經(jīng)濟(jì)科學(xué)領(lǐng)域的組合預(yù)測方法,通過一系列的模型進(jìn)行復(fù)合預(yù)測,經(jīng)過組合預(yù)測模型的結(jié)果,取加權(quán)平均值,以此改進(jìn)預(yù)測效果[14]。組合預(yù)測是綜合不一樣的預(yù)測模型,提高準(zhǔn)確度,增強(qiáng)可靠性,理論上是對各方法的最優(yōu)求解。接下來,對文章采用的兩種模型進(jìn)行介紹。

    時間序列是采樣同距時間信息參數(shù)而取得的一組有序的數(shù)據(jù),以過去時刻數(shù)值作為基石,用以推測將來某時刻值,文章選擇AIC準(zhǔn)則作為自回歸模型。對于周期性較強(qiáng)的數(shù)據(jù),該方法分析能力較好。

    RBF(Radial Basis Function)亦是前饋型網(wǎng)絡(luò),其利用差值法,求取最佳逼近函數(shù)。RBF對單個輸入?yún)?shù),僅有少量的非零值,并且有著優(yōu)秀的泛化能力,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有局部逼近的性質(zhì)。

    2.3 預(yù)測步驟

    文章提出的改進(jìn)方法如下:

    (1)歸一化預(yù)處理原始數(shù)據(jù);

    (2)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測強(qiáng)而有效的數(shù)據(jù)容錯性和泛化性,對已擁有的原始信號數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,即分別向左、右預(yù)測一定數(shù)量的數(shù)據(jù);

    (3)在此基礎(chǔ)上,利用鏡像對稱延拓的方法對已加預(yù)測數(shù)據(jù)的信號進(jìn)行延拓,經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解已經(jīng)經(jīng)過鏡像延拓的數(shù)據(jù);

    (4)在經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解后,最終拋棄之上兩端延拓的數(shù)據(jù),截取中間部分,即與原始數(shù)據(jù)數(shù)量一致的經(jīng)過模態(tài)分解的數(shù)據(jù)參數(shù),作為最終的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解結(jié)果;

    (5)進(jìn)行希爾伯特黃變換,并分析不同特征的IMF分量;

    (6)選擇BP、RBF、時間序列方法處理不同特點(diǎn)模態(tài)分量,預(yù)測數(shù)據(jù);

    (7)綜合上述各方法,取得最后的結(jié)果。

    文章對不進(jìn)行延拓的風(fēng)電數(shù)據(jù)和進(jìn)行延拓的數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真對比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出的鏡像對稱延拓方法具有很好的抑制效果。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向數(shù)據(jù)左、右端進(jìn)行預(yù)測的過程中,過長或者過短的預(yù)測對于端點(diǎn)效應(yīng)的影響不盡相同,選擇適當(dāng)?shù)念A(yù)測信號數(shù)量對端點(diǎn)效應(yīng)有一定的影響。在風(fēng)電功率預(yù)測的過程中,一般選擇一天作為一個參數(shù)周期,所以文章選擇24個點(diǎn)作為預(yù)測數(shù)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行延拓。

    2.4 評價(jià)指標(biāo)

    對于結(jié)果進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)評價(jià),是校驗(yàn)預(yù)測模型準(zhǔn)確度卓有成效的方法。文章采用平均絕對百分誤差,最大絕對誤差,最小絕對誤差三個不同的指標(biāo)對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行客觀評價(jià)。

    平均絕對百分誤差:

    (7)

    最大、最小絕對誤差:

    Eimax/min=Ri-Yi

    (8)

    3 仿真算例分析

    文章使用河南某風(fēng)電場4月的數(shù)據(jù)。通過對4月1日~4月29日功率數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,在已知數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上再對未來三小時的的風(fēng)電功率進(jìn)行預(yù)測,滾動使用上述方法24次,最終取得未來三天的預(yù)測風(fēng)電功率數(shù)據(jù)。

    EMD分解已知風(fēng)電功率數(shù)據(jù),獲得各模態(tài)分量波形圖于圖2。采用提出的改進(jìn)鏡像對稱延拓來抑制EMD中的端點(diǎn)效應(yīng),在此基礎(chǔ)上獲得各IMF分量以及剩余分量波形圖,如圖3所示。

    圖中可以看到IMF2分量端點(diǎn)效應(yīng)明顯,而IMF3分量的端點(diǎn)效應(yīng)有所好轉(zhuǎn)。在圖3的IMF2分量中,末端幅值激增受到一定的抑制,盡管出現(xiàn)了一定的端點(diǎn)效應(yīng),但其幅值范圍已經(jīng)基本穩(wěn)定。IMF3分量在兩頭的端點(diǎn)效應(yīng)顯著弱于圖2中對應(yīng)的IMF分量,其幅值激增范圍在一定程度有所下降。圖3的IMF4分量相較圖2相應(yīng)的IMF4兩端,分解效果更佳。

    圖2 直接對歷史功率數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解

    圖3 改進(jìn)鏡像對稱延拓的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解

    改進(jìn)方法抑制端點(diǎn)效應(yīng),HHT進(jìn)行變換后,IMF功率分量相應(yīng)的瞬時頻率如圖4所示。

    圖4 六個分量對應(yīng)的瞬時頻率

    為了直觀了解模態(tài)分量的情況,算取每個IMF分量的瞬時頻率的平均值。表1記錄下六個模態(tài)分量的頻率平均值。

    表1 六個IMF分量的平均瞬時頻率

    從表1可總結(jié)出,瞬時頻率均值漸漸下降。EMD分解之后,通過分析各IMF不同的變化特征,最終比較選擇RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法,對IMF1進(jìn)行建模;以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,對IMF2和IMF3進(jìn)行預(yù)測;采用時間序列模型的方法預(yù)測其他模態(tài)分量以及剩余分量r。

    依照模態(tài)分量的不同特征,采取不同的預(yù)測方法建模,取得其預(yù)測值,疊加幾種預(yù)測方法取得的數(shù)據(jù),最終得到風(fēng)電功率預(yù)測數(shù)據(jù)。以此方法對未來3天(72小時、總計(jì)24次)滾動預(yù)測,即可得出未來3天,即72個風(fēng)電功率預(yù)測值。

    為了比較,分別單獨(dú)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種模型,對原始數(shù)據(jù)建模,并將取得結(jié)果與文章提出方法結(jié)果比較于圖5中。

    圖5 模型預(yù)測結(jié)果對比

    為了更好對比各預(yù)測模型結(jié)果,文章選取3個不同指標(biāo),描述各模型誤差,如表2所示。

    表2 評價(jià)指標(biāo)結(jié)果

    從表2得出,文章所采用組合模型方法比之兩種單一方法更具優(yōu)勢。該方法數(shù)據(jù)結(jié)果較單一方法的最大、最小絕對誤和平均絕對誤差更小。

    4 結(jié)束語

    采用了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的EMD分解方法,此方法在處理EMD端點(diǎn)效應(yīng)的問題上具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。該法以改進(jìn)的模態(tài)分解法將河南某風(fēng)電場功率數(shù)據(jù)加以分解處理,再使用希爾伯特變換,得到各IMF功率分量的瞬時頻率,在此基礎(chǔ)上分析數(shù)據(jù)并選擇適合的預(yù)測模型,將預(yù)測結(jié)果組合疊加取得最終結(jié)果。通過與單一的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,該方法具有更高的預(yù)測準(zhǔn)確度。

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