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    基于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)光伏出力短期預(yù)測研究

    2021-05-07 07:54:06陳芳芳
    計算機測量與控制 2021年4期
    關(guān)鍵詞:狼群出力適應(yīng)度

    齊 琦,陳芳芳,趙 輝,趙 玉

    (1.云南民族大學(xué) 電氣工程學(xué)院,昆明 650000;2.國家電網(wǎng)供電公司配電運檢室,黑龍江 伊春 153000)

    0 引言

    化石能源為人們帶來了效益,但是也產(chǎn)生了環(huán)境污染。同時,不可再生能源的資源是有限的,根據(jù)推測,能源將在40年內(nèi)消耗殆盡,這促使人們不得不將尋找可代替的環(huán)保能源當(dāng)作迫在眉睫的事。在電力系統(tǒng)的實時動態(tài)平衡中,光伏出力系統(tǒng)占據(jù)了很重要的部分,因此對它的出力進(jìn)行預(yù)測是很有意義的[1]。根據(jù)查閱文獻(xiàn),了解到適用于光伏發(fā)電預(yù)測方法有很多,主要有以下幾點:

    卡爾曼濾波法目前廣泛應(yīng)用在信號的處理與系統(tǒng)控制領(lǐng)域,計算機應(yīng)用中也經(jīng)常會出現(xiàn)[1-2]。文獻(xiàn)[3]利用卡爾曼濾波的方法對結(jié)構(gòu)損傷行為進(jìn)行預(yù)測,經(jīng)過算例驗證分析,可以驗證這種預(yù)測方法的應(yīng)用有效可靠。支持向量機是新型的機器學(xué)習(xí)方法[4]。文獻(xiàn)[5]在進(jìn)行研究時,發(fā)現(xiàn)了支持向量回歸機有超參數(shù)的問題,提出了一種混合改進(jìn)的布谷鳥搜索算法,并隨機選取了風(fēng)能數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測訓(xùn)練,結(jié)果表明預(yù)測模型提高了預(yù)測精度與輸出結(jié)果的穩(wěn)定性。文獻(xiàn)[6]建立了灰色預(yù)測模型,靈活地提高了建模精度。文獻(xiàn)[7]在對光伏發(fā)電功率進(jìn)行預(yù)測時,分別建立了3種預(yù)測模型,輸入實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測后發(fā)現(xiàn),EMD-GA-BP的預(yù)測效果更好。文獻(xiàn)[8]選擇GA-BP預(yù)測模型作為最終預(yù)測手段,結(jié)果證明相對單一BP網(wǎng)絡(luò)模型,該預(yù)測模型穩(wěn)定性更好,誤差較小。文獻(xiàn)[9]在對光伏出力預(yù)測進(jìn)行研究時,分析不同的天氣類型,建立預(yù)測模型。結(jié)果表明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測誤差小,實用性強。

    與文獻(xiàn)研究不同,本研究的主要貢獻(xiàn)在于將遺傳算法、灰狼算法在光伏日電量預(yù)測中實現(xiàn)。此外,將所獲得的所有預(yù)測結(jié)果與單一模型進(jìn)行比較,以便進(jìn)行適當(dāng)?shù)幕鶞?zhǔn)測試。結(jié)果表明,所建立的混合預(yù)測模型在光伏日電量預(yù)測中取得了較高的成功。

    1 光伏發(fā)電影響因素分析

    根據(jù)光伏電站的實際運行工況可以了解到,光伏輸出功率有明顯的間歇性于波動性,主要由于有時光照會被云層遮擋住,云層的移動都會造成出力的不確定性。對輸出功率的影響主要可以分文內(nèi)部因素與外部因素兩種[10]。

    太陽能輻照度的單位為瓦特/平方米(W/m2),它是指當(dāng)太陽光輻照到太陽能面板上時所攜帶的能量。太陽能輸出功率可以通過下式來計算:

    P0=ηSI[1-0.005(T-25)]

    (1)

    其中:η為光伏電池的效率;S為電池面積;I為光照強度;T為溫度。

    如圖1所示,為本文選取的寧夏市光伏發(fā)電站2018年4月5日的光照強度與光伏電池輸出功率的關(guān)系曲線,首先將光照強度數(shù)據(jù)與光伏輸出功率數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化,然后繪制二者之間的相關(guān)性圖像。通過圖1可知,光伏出力的數(shù)據(jù)與太陽能輻照度的變化趨勢基本一致,二者變化同步,關(guān)系密切。因此,在本文對光伏發(fā)電進(jìn)行預(yù)測時,應(yīng)將光照強度這一因素考慮進(jìn)入研究中。

    圖1 太陽輻照強度與光伏出力功率關(guān)系

    溫度也會影響出力的變化,在研究中,應(yīng)將溫度因素考慮入內(nèi)。如圖2所示,本文選取4月6日,4月7日,4月8日三天的溫度與光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化后對比,繪制圖像。通過圖可知,光伏發(fā)電功率與溫度幾乎呈現(xiàn)同增同減的趨勢,當(dāng)溫度上升時,光伏發(fā)電功率也相應(yīng)地上升,當(dāng)溫度下降時,光伏發(fā)電功率也一同下降,由此可知,光伏發(fā)電的功率與溫度呈正相關(guān)關(guān)系,且關(guān)系較大。

    圖2 溫度與光伏發(fā)電功率的關(guān)系

    本文選用皮爾森相關(guān)性分析方法來分析光伏發(fā)電功率與天氣等氣象因素的相關(guān)性關(guān)系,其中x,y為變量,變量之間的相關(guān)性系數(shù)為協(xié)方差之積與標(biāo)注差的比,公式為[11]:

    (2)

    (3)

    2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法首先對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初始化設(shè)置,然后依據(jù)給定的輸入向量與期望的輸出值。通過預(yù)測得到預(yù)測值,計算誤差,若誤差過大,則修正權(quán)值與閾值。判斷網(wǎng)絡(luò)是否還有未學(xué)習(xí)的樣本,若有,則重新輸入進(jìn)入網(wǎng)絡(luò);若沒有,則更新訓(xùn)練的次數(shù),判定誤差是否達(dá)到要求;達(dá)到了要求,則網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束;沒有達(dá)到要求,則將誤差重新輸入給網(wǎng)絡(luò)。

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程分為信號的正向傳播與誤差的反向回傳兩部分[12]。其結(jié)構(gòu)如圖3所示。

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

    BP算法具體步驟如下:

    1)初始化網(wǎng)絡(luò),設(shè)定訓(xùn)練次數(shù)為N,輸入為X,期望輸出為D;

    2)計算出隱含層,輸出層的輸出;

    3)求出實際輸出與期望輸出的誤差;

    4)計算誤差e<ε或n>N;

    5)若誤差不滿足要求,則反向傳播誤差,n=n+1,調(diào)整權(quán)值,重復(fù)第2)步;

    2.1 輸入層,輸出層與隱含層設(shè)計

    通過上文分析可知,光伏出力受太陽輻照度與溫度影響較大,因此將二者考慮進(jìn)輸入層節(jié)點[13]。本文BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點如表1所示。

    表1 輸入層節(jié)點

    本文輸出層神經(jīng)元傳遞函數(shù)為線性傳遞函數(shù)[14],公式為:

    purelin(x)=x

    (4)

    其中:x為光伏出力預(yù)測數(shù)組。

    在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,有一個公式可以確定隱含層節(jié)點數(shù)目:

    (5)

    其中:l隱含層節(jié)點數(shù);m,n為輸出層與輸入層的節(jié)點數(shù);a的范圍為[1,10]。按照公式, 隱含層節(jié)點數(shù)l的范圍應(yīng)該為從3~13,經(jīng)多次試驗對比分析,取13時均方根誤差最小,因此隱含層節(jié)點數(shù)為13。

    3 實驗算法

    3.1 狼群算法

    狼群算法是一種群智能算法,它通過模仿狼群捕獵的行為來處理優(yōu)化問題。在自然界中,狼在食物鏈中處于捕獵者。狼的外形神似狗和豺,動作迅速,嗅覺靈敏,有天生的捕獵能力。最早,Yang等人提出了狼群算法,后來有學(xué)者發(fā)現(xiàn)了其中存在的問題,經(jīng)狼群算法優(yōu)化后提出了新型狼群算法(WCA),最后,2013年吳虎勝等人根據(jù)自然界中狼群追捕獵物,捕食,以及分配食物的方式提出的基于狼群群體智能的算法(WPA)。該算法詳細(xì)的將狼群內(nèi)的種類分為頭狼、探狼、猛狼三部分與圍攻、召喚、奔襲、游走等行為。狼群算法同樣依據(jù)自然界中“勝者為網(wǎng),適者生存”的更新機制。

    狼群算法步驟為[15]:

    1)初始化。

    狼群種群為N,最大迭代次數(shù)為Mmax,則第i只狼位置為:

    Xi=(Xi(1),Xi(2),KXi(D))

    (6)

    (7)

    式中,rand∈(0,1)。

    2)依據(jù)適應(yīng)度值的大小,選擇最優(yōu)適應(yīng)度值的狼作為頭狼。

    3)游走行為。探狼i在空間中的位置為:

    Xidp=Xid+sin(2π×p/h)×stepad

    (8)

    其中:h為探狼游走方向的個數(shù),stepa為探狼的游走步長。

    4)奔襲行為。

    猛狼在進(jìn)行k+1次進(jìn)化時,所處的位置為:

    (9)

    stepb表示猛狼的奔襲步長,判定距離為:

    (10)

    ω為距離判定因子。

    5)圍攻行為。

    (11)

    其中:λ∈[-1,1],stepc為攻擊步長;

    stepa=stepb/2=

    (12)

    6)更新機制。

    狼群按自然界中適者生存的原則分配食物,適應(yīng)度最差的R匹狼將會被淘汰,隨機生成R匹人工狼替代。

    7)判斷算法結(jié)果是否滿足精度要求,若達(dá)到,即為問題的最優(yōu)解;否則重復(fù)步驟2)~5)。

    狼群算法流程如圖4所示。

    圖4 狼群算法流程圖

    3.2 遺傳算法理論

    遺傳算法(GA)誕生于美國大學(xué)的一個實驗室,Holland教授對其研究進(jìn)行了巨大的貢獻(xiàn),遺傳算法是基于達(dá)爾文的思維進(jìn)化論來模擬自然界各種動物群體遺傳、選取最優(yōu)解的一個過程[16]。

    遺傳算法的用途主要為一種智能的自適應(yīng)生物基因隨環(huán)境改變的方法,遺傳算法的核心是將自然界的遺傳極值與生物學(xué)的進(jìn)化論結(jié)合起來,構(gòu)建了一個尋求最優(yōu)解的范圍,最適合應(yīng)用與求極值等問題中。這種方法以生物學(xué)的進(jìn)化論為理論依據(jù),將物種的因外界環(huán)境的變化而優(yōu)化自身來適應(yīng)外界狀態(tài)的現(xiàn)象應(yīng)用到了智能領(lǐng)域。GA算法是一種自適應(yīng)全局優(yōu)化搜索算法,主要繁殖過程為交叉、變異[17],其過程為:

    1)染色體編碼:GA算法的編碼過程主要為隨機生成一個數(shù)目隨機的個體染色體[18];

    2)適應(yīng)度函數(shù):在GA算法的運用過程中,適應(yīng)度函數(shù)可以體現(xiàn)個體的適應(yīng)能力,個體適應(yīng)度函數(shù)值的大小會對GA算法的尋優(yōu)速度有一定的影響,個體能否被遺傳到下一代,取決于適應(yīng)度值,若適應(yīng)度值大,將會被留下。適應(yīng)度值公式為:

    Fit[f(x)]=Cmax-f(x)

    (13)

    其中:f(x)為理想目標(biāo)函數(shù);Cmax-f(x)為最大值。

    遺傳操作包括選擇、交叉、變異:

    3)選擇:GA算法中,若適應(yīng)度值大,那么它就被選擇的機會也就越大,從初始的種群中,選擇適應(yīng)度值高的個體。選擇算子公式為:

    k=1,2,…,n

    (14)

    其中:P為種群個體數(shù);Fit[f(i)]為種群中每個個體的適應(yīng)度值。

    4)交叉操作:交叉操作公式為:

    (15)

    其中:f為種群個體適應(yīng)度;Fmax為適應(yīng)度;favg為平均適應(yīng)度。

    5)變異操作是為了使群體具有多樣性的一種操作,變異的過程即為隨機選取一個染色體,然后染色體將會有一定的概率發(fā)生突變,變異公式為:

    (16)

    通過前文的分析,針對網(wǎng)絡(luò)的缺點,本文采用GA算法進(jìn)行全局尋優(yōu)過程,建立GA-BP模型,預(yù)測流程如圖5所示。

    4 光伏出力預(yù)測仿真分析

    4.1 數(shù)據(jù)處理

    本文需要用到的光照強度、溫度、光伏出力等數(shù)據(jù)具有不同的單位,對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理可以將預(yù)測誤差控制在地范圍內(nèi),歸一化公式為:

    (17)

    其中:Zn為原始數(shù)據(jù);Zmax為輸入數(shù)據(jù)最大值;Zmin為輸入數(shù)據(jù)最小值。

    4.2 誤差衡量指標(biāo)

    在進(jìn)行光伏出力的預(yù)測時,不可避免會出現(xiàn)一定的誤差,對數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測的前提是要對精度量化,本文選用的誤差評估方法為平均相對誤差:

    (18)

    4.3 仿真分析

    本文選擇使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為預(yù)測模型預(yù)測,選取寧夏某光伏發(fā)電站2018年4月、5月的數(shù)據(jù),首先將數(shù)據(jù)按天氣類型分為晴天、多云天、陰雨天各三類,每個天氣類型選取十天的數(shù)據(jù)。根據(jù)第三章建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,確定共8個輸入變量,1個輸出變量。訓(xùn)練樣本為75×9階的矩陣,測試樣本為25×9階的矩陣,分別輸入晴天、多云天、陰雨天的數(shù)據(jù),建立BP預(yù)測模型、GA-BP預(yù)測模型、WPA-BP預(yù)測模型。

    GA-BP預(yù)測模型預(yù)測過程為:

    1)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);

    2)設(shè)置好遺傳算法的初始參數(shù),選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的均方誤差倒數(shù)作為算法的適應(yīng)度值;

    3)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇、交叉、變異等操作,計算適應(yīng)度值是否滿足條件,若不滿足,則重復(fù)該步驟;

    4)若滿足,將求得得權(quán)值和閾值賦予給網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行預(yù)測。

    WPA-BP預(yù)測模型預(yù)測過程為:

    1)將訓(xùn)練樣本輸入到網(wǎng)絡(luò)中;

    2)數(shù)據(jù)歸一化處理,主要有溫度數(shù)據(jù)、光照強度數(shù)據(jù)與光伏功率數(shù)據(jù);

    3)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),指定網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu);

    4)通過改進(jìn)后的狼群算法初始化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值;

    5)訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),若誤差滿足要求,即為誤差達(dá)到了允許的范圍內(nèi),或是網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練次數(shù),則繼續(xù)進(jìn)行下一步,否則重復(fù)該步驟;

    6)輸入當(dāng)前的光伏出力功率,進(jìn)行預(yù)測,然后輸出預(yù)測值。預(yù)測結(jié)果如圖6~8所示。

    圖6 晴天3種模型預(yù)測對比

    圖7 多云天3種預(yù)測模型對比

    圖8 雨天3種模型預(yù)測對比

    如圖可知,預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果與實際光伏出力走向基本一致,表明預(yù)測算法有一定的可行性。

    1)與其它兩種天氣相比,預(yù)測模型在晴天時預(yù)測效果更好,主要是因為晴天時,光伏照射基本不受天氣因素的影響,光伏發(fā)電系統(tǒng)在晴天的輸出功率基本呈正態(tài)分布,規(guī)律性很強;

    2)多云天時,會有云朵遮住部分太陽光,會對光伏出力的預(yù)測產(chǎn)生一定的影響,三種預(yù)測模型較晴天時相比精度均降低,未經(jīng)優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測誤差是最大的;

    3)陰雨天的預(yù)測效果最差,這是由于在雨天時,氣象因素多變,降雨量的變化,也會使輸出功率隨之改變,導(dǎo)致模型預(yù)測精度變差,但是經(jīng)過改進(jìn)狼群算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型效果最好。各模型誤差對比如表2所示。

    表2 各模型平均相對誤差對比

    通過表2可知,3種天氣類型下,單一的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型效果較差,在晴天時平均相對誤差為5.1%,GA-BP模型將精度提高了0.2%,而WPA-BP模型誤差為4.4%,較單一BP預(yù)測誤差提高了0.7%;多云天情況下,單一BP預(yù)測誤差為7.4%,GA-BP預(yù)測誤差為6.2%,WPA-BP模型預(yù)測誤差為5.6%;雨天時,BP預(yù)測誤差為8.9%,GA-BP預(yù)測誤差為7.7%,WPA-BP預(yù)測誤差為5.7%,較前二者預(yù)測精度均有所提高,證明本文的研究有一定的價值。

    5 結(jié)束語

    光伏出力的能源為非連續(xù)的,且光電轉(zhuǎn)換效率較低,若將光伏系統(tǒng)接入電網(wǎng)中,很有可能會引起電能質(zhì)量降低,因此對光伏出力進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測是很有必要的。本文仿真結(jié)果表明,與其他兩種預(yù)測模型相比,WPA-BP模型能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測光伏發(fā)電量。此外,無論晴天、多云天還是雨天,都可以保證預(yù)測精度。證實了該模型具有較高的穩(wěn)定性和實用性。本文建立的預(yù)測模型,雖然提高了預(yù)測精度。但是仍然存在一定的不足,主要問題如下:

    1)訓(xùn)練的樣本數(shù)據(jù)較少,樣本數(shù)據(jù)選取的少,雖然提高了預(yù)測時所需要的時間,但是卻不能保證預(yù)測的準(zhǔn)確性,若獲得更多數(shù)據(jù),將會對預(yù)測模型有進(jìn)一步的改善。

    2)網(wǎng)絡(luò)的隱含層節(jié)點數(shù)的選擇是通過試湊來決定的,同時也會對預(yù)測精度有一定的影響。

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