結(jié)合太陽輻射量計(jì)算與CNN-LSTM組合的光伏功率預(yù)測方法研究

收稿日期：2022-10-13

基金項(xiàng)目：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金（2021MS089）

通信作者：黃 宇（1982—），男，博士、副教授，主要從事多類異質(zhì)綜合能源系統(tǒng)分析與優(yōu)化方面的研究。huangyufish@163.com

DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-1542 文章編號：0254-0096（2024）02-0443-08

摘 要：為了提高模型預(yù)測性能，提出一種綜合太陽輻射模型及深度學(xué)習(xí)的光伏功率預(yù)測模型。首先，利用太陽輻射機(jī)理建立太陽輻射模型（SRM），估算出水平面上總輻射值，再由斜面輻照度轉(zhuǎn)換方法計(jì)算出光伏組件所接收的斜面輻射值。其次，通過皮爾遜相關(guān)分析法篩選出對光伏功率影響較大的主要因素，將斜面輻射計(jì)算值及主要影響因素作為輸入，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）建立光伏功率SRM-CNN-LSTM預(yù)測模型。分別利用春夏秋冬四季典型日的數(shù)據(jù)開展對比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明：與幾種其他方法相比，該文方法具有更好的預(yù)測效果。

關(guān)鍵詞：光伏發(fā)電；預(yù)測；太陽輻射；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；長短期記憶網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：TM615 """""" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引 言

近年來，全球不可再生能源匱乏問題嚴(yán)重［1］，使得各國對清潔能源發(fā)電的需求比以往任何時(shí)候都更加緊迫。截至2022年6月底，中國光伏發(fā)電并網(wǎng)裝機(jī)容量達(dá)3.4億kW，多年來領(lǐng)先于世界各國。精準(zhǔn)地預(yù)測光伏功率，不僅可為光伏電站并網(wǎng)運(yùn)行及能量管理運(yùn)行提供依據(jù)，也為及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常、排除故障提供參考。因此，準(zhǔn)確地預(yù)測光伏功率對電網(wǎng)的未來規(guī)劃和穩(wěn)定安全的運(yùn)行具有重要意義［2-3］。然而，影響光伏功率的關(guān)鍵因子太陽輻照度受氣候、地勢等影響，具有明顯的波動(dòng)性和間歇性［4］，因此給光伏功率預(yù)測帶來一定困難。

世界各國眾多專家和學(xué)者針對光伏功率預(yù)測問題進(jìn)行了深入研究，主要可分為物理方法、統(tǒng)計(jì)方法［5］、人工智能方法。物理方法一般是利用量測數(shù)據(jù)及詳細(xì)電站的地理信息來計(jì)算光伏功率。文獻(xiàn)［6］基于氣象數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)等，改進(jìn)復(fù)雜地形地表接收太陽輻照度的算法，為復(fù)雜地形太陽能的合理利用提供新的方法。文獻(xiàn)［7］根據(jù)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)（numerical weather prediction，NWP），提出新的輻照度斜面轉(zhuǎn)換方法。以上文獻(xiàn)雖能在一定程度上提升預(yù)測精度，但太陽光在穿過大氣層時(shí)，受氣候條件影響，使得地表所接收的輻照度是變化的，且光伏電站所處地理環(huán)境復(fù)雜，會出現(xiàn)不同程度的樹蔭遮蔽、積灰等現(xiàn)象，使光電轉(zhuǎn)換效率不斷發(fā)生變化。因此，僅通過物理建模來計(jì)算光伏功率，抗干擾能力一般，魯棒性不強(qiáng)。統(tǒng)計(jì)方法是依據(jù)歷史數(shù)據(jù)，通過曲線擬合、參數(shù)估計(jì)等方法建立模型［8］，能提高模型的魯棒性。隨著人工智能的發(fā)展，多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用于時(shí)間序列預(yù)測［9］，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可從歷史數(shù)據(jù)中挖掘更深層次的特征，以獲得更準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。目前，深度學(xué)習(xí)已被開發(fā)并應(yīng)用在多個(gè)領(lǐng)域［10］。文獻(xiàn)［11］提出一種新的自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise，CEEMDAN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks， CNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（long short-term memory， LSTM）組合的小時(shí)輻照度預(yù)測模型，研究4個(gè)不同氣候類型下太陽輻照度的預(yù)測精度。文獻(xiàn)［12］針對光伏序列具有高復(fù)雜性而預(yù)測精度較低的問題，提出考慮誤差補(bǔ)償?shù)淖兎帜B(tài)分解（variational mode decomposition， VMD）和LSTM相結(jié)合的混合模型，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明光伏功率預(yù)測精度達(dá)97%。文獻(xiàn)［13］利用遷移學(xué)習(xí)對缺少歷史數(shù)據(jù)的系統(tǒng)進(jìn)行補(bǔ)充，并根據(jù)LSTM網(wǎng)絡(luò)建立數(shù)字孿生模型來預(yù)測光伏功率，所提方法解決了數(shù)據(jù)不足問題，并得出準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。以上文獻(xiàn)綜合各種智能算法及預(yù)測方法的優(yōu)勢，可有效地從不同程度提升光伏功率的預(yù)測準(zhǔn)確度，避免了單一預(yù)測方法的缺陷。

針對太陽輻射量計(jì)算本身存在一定程度的誤差、光伏電站所處天氣和地理環(huán)境復(fù)雜多變等問題，本文提出將輻射機(jī)理建模與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的預(yù)測方法，兩者的組合預(yù)測不僅可提高光伏功率的預(yù)測精度，且能避免單獨(dú)使用物理建模而造成魯棒性差、精度有限等問題，可有效提高光伏功率預(yù)測精度。

1 太陽輻射機(jī)理建模

太陽輻照度是光伏功率預(yù)測的主要影響因素。利用物理方法計(jì)算的太陽輻射值雖然不需要大量的歷史數(shù)據(jù)，但需要詳細(xì)的地理信息來求出太陽輻射理論值。一般來說，日輻照度越大，光伏組件接收的能量越多，光伏功率值越高。因此，太陽輻射與氣候、時(shí)段以及光伏電站詳細(xì)地理位置有著直接的關(guān)系。根據(jù)大氣相關(guān)物理知識，利用物理方法結(jié)合光伏電站的時(shí)段、經(jīng)緯度以及海拔等信息來建立太陽輻射模型，從而計(jì)算出水平面太陽總輻射值。

1.1 水平面上太陽總輻射

研究表明全球近50年來日照時(shí)數(shù)、降雨、溫度等氣候要素發(fā)生了變化［14］，從地外到地表接收的太陽輻射也在不斷變化。地面所接收的太陽總輻射[SG]主要由直接輻射[Sdir]、散射輻射[Sdif]、反射輻射[Sref]共同構(gòu)成，由于反射輻射[Sref]會在一些特殊條件下才會產(chǎn)生，因此忽略不計(jì)。公式為：

[SG=Sdir+Sdif]"""" （1）

在理想天氣情況下，可通過直接輻射透射率[τdir]、散射輻射透射率[τdif]以及天頂角來計(jì)算水平面上的輻射值，即：

[Sdir=S0τdircoszSdif=S0τdifcoszS0=Spod2m]"""""" （2）

式中：[S0]——大氣上界面輻照度，與日地距離有關(guān)；[Spo]——太陽常數(shù)，[Spo=1367" W/m2]；[dm]——日地訂正因數(shù)。

直接輻射透射率[τdir]為：

[τdir=0.56e-0.56Mh+e-0.095Mh]"""""" （3）

式中：[Mh]—— 一定高程下的大氣質(zhì)量。

散射輻射透射率[τdif]為：

[τdif=0.271-0.294τdir]"""" （4）

大氣質(zhì)量是表征大氣光學(xué)厚度的物理量。一定高程下大氣質(zhì)量[Mh]為：

[Mh=M0×php0]""" （5）

[M0=1229+（614sinβ）212-614sinβ]"" （6）

[php0=288-0.0065hdem2885.256]"""""" （7）

式中：[M0]——海平面上的大氣質(zhì)量；[php0]——?dú)鈮盒拚禂?shù)；[β]——太陽高度角，rad；[hdem]——某點(diǎn)的高程，km。

1.2 日地關(guān)系相關(guān)物理量計(jì)算

太陽位置由時(shí)角和赤緯角兩個(gè)坐標(biāo)確定，所以太陽總輻射需要天頂角、高度角及太陽赤緯角等物理量來計(jì)算得出。

1）天頂角[z]和方位角[α]

當(dāng)太陽落在天頂時(shí)，天頂角為0，這時(shí)地球表面所接收的太陽輻射量最多。

天頂角z為：

[cosz=sin?sinδ+cos?cosδcos[15（t-t0）]]" （8）

方位角[α]為：

[cosα=（sinδ-sin?cosz）/cos?cosz]""" （9）

式中：[?]——地理緯度；[δ]——赤緯角，rad；[t]——當(dāng)?shù)貥?biāo)準(zhǔn)時(shí)間； t0——太陽正午時(shí)間，h。

2）太陽赤緯角[δ]

參照Campbell等［15］提出的計(jì)算方法，即：

[sinδ=0.39785sin[278.97+0.9856J+""""""""""" 1.9165sin（356.6+0.9856J）]]""""" （10）

式中：[J]——儒略日。

3）日地距離訂正因數(shù)[dm]

[dm=dd]" （11）

式中：[d]——日地平均距離，m；[d]——太陽到地球的距離，m。

通過上述太陽輻射機(jī)理及相關(guān)計(jì)算，就可建立出太陽輻射模型（solar radiation model， SRM）。

1.3 傾斜光伏組件上的輻照度計(jì)算

通常情況下光伏組件傾斜放置，為了得到更準(zhǔn)確的輻射值，將水平面的輻射轉(zhuǎn)換為斜面攝入的太陽輻射，使得光伏組件可吸取更多的光照。太陽入射角[θ′]一般與電站所處地理位置、光伏組件傾斜角度以及時(shí)間等因素有關(guān)，其計(jì)算公式為：

[cosθ′=coszcosγ+sinzsinγcos（α-ε）]"" （12）

式中：[γ]——光伏組件傾斜角度；[ε]——光伏組件朝向角，（ °）。

斜面輻照度轉(zhuǎn)換方法可采用Liu-Jordan模型［16］，計(jì)算公式為：

[S′=S0τdircosθ′+S0τdifcosz1+cosγ2]"""" （13）

式中：[S′]——斜面總輻照度，W/m2。

綜上，太陽光照射到大氣層上方的能量是較為穩(wěn)定的?？紤]地球自轉(zhuǎn)和公轉(zhuǎn)，通過引入儒略日、經(jīng)緯度、太陽時(shí)角及海拔高度等因子，可準(zhǔn)確地計(jì)算出地面某一位置的總輻射，進(jìn)而可得到準(zhǔn)確的光伏功率。然而，大氣層下實(shí)際的天氣狀況是復(fù)雜多變的，在復(fù)雜天氣情況下，受大氣壓力、溫度和云層等氣象因子影響，使得地面接收太陽輻射具有較強(qiáng)的不穩(wěn)定性，進(jìn)而影響地面的太陽輻射量，而太陽輻射與光伏功率有極強(qiáng)的相關(guān)性，因此這些氣象因子同樣對光伏功率的預(yù)測起著主要作用。利用收集的大量氣象數(shù)據(jù)，如大氣壓力、溫度和濕度等因子，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模，充分挖掘有效信息，以便對復(fù)雜天氣情況下計(jì)算的太陽輻照度進(jìn)行修正，降低與實(shí)際相差較大的太陽輻射對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的影響，彌補(bǔ)非理想天氣下所造成的光伏預(yù)測不準(zhǔn)確的問題，從而能有效提高光伏功率預(yù)測準(zhǔn)確度。

因此，本文提出太陽輻射模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的組合預(yù)測方法，具體原理如圖1所示。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練歷史氣象數(shù)據(jù)，挖掘有效信息來預(yù)測光伏系統(tǒng)的發(fā)電功率。

2 CNN-LSTM組合預(yù)測模型原理

2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN

現(xiàn)有研究表明，CNN自動(dòng)進(jìn)行提取特征的技術(shù)在圖像視覺領(lǐng)域取得了很大成功，同時(shí)在處理時(shí)間序列問題上也顯示出強(qiáng)大的潛力。CNN結(jié)構(gòu)如圖2所示，其主要由卷積層、池化層及全連接層3部分組成。其中，一維卷積特征提取公式可描述為：

[a（l+1）j（τ）=σblj+f=1FlKljf（τ）×a（l）f（τ）]"""" （14）

式中：[alj（τ）]——第[l]層的特征映射[j]；[σ]——激活函數(shù)ReLU；[blj]——偏置；[Fl]——第[l]層特征映射[f]上的特征映射數(shù)量；[Kljf]——對第[l]層特征映射[f]進(jìn)行卷積來創(chuàng)建第[l+1]層中的特征映射[j]。

卷積完成后，再利用池化層來降低卷積層輸出的特征維度，能有效減少參數(shù)計(jì)算量，并提高魯棒性。池化過程描述為：

[Alk（i，j）=x=1fy=1fAlk（s0i+x， s0j+y）p1p]""" （15）

式中：[f]——卷積核大小[;s0]——步長；[p]——填充層數(shù)，當(dāng)[p]無窮大時(shí)池化區(qū)域內(nèi)取最大值，即最大池化。

2.2 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM

RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理很長的時(shí)序時(shí)會出現(xiàn)“梯度消失”現(xiàn)象。針對這一問題，學(xué)者們對RNN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，提出LSTM，結(jié)構(gòu)如圖3所示。其不僅能很好地緩解RNN在訓(xùn)練時(shí)由于反向傳播所帶來的這一問題，還能有效處理序列長期依賴關(guān)系問題，因此是一個(gè)很好的選擇。

LSTM網(wǎng)絡(luò)主要包含輸入門、輸出門和遺忘門，其中遺忘門決定是否保留有用信息，輸入門將確定何種信息存放在記憶單元中，輸出門則決定下一個(gè)隱藏狀態(tài)。計(jì)算過程為：

[it=σWixxt+Wimmt-1+Wicct-1+bift=σWfxxt+Wfmmt-1+Wfcct-1+bfct=ft?ct-1+it?g（Wcxxt+Wcmmt-1+bc）ot=σWoxxt+Wommt-1+Wocct-1+b0mt=ot?by]" （16）

式中：[it]——輸入門；[W]——權(quán)重矩陣；[xt]——當(dāng)前時(shí)間步[t]的輸入數(shù)據(jù)；[ct、][mt]——細(xì)胞狀態(tài)與記憶塊的激活載體；[b]——偏置項(xiàng)；[ft]——遺忘門。

2.3 SRM-CNN-LSTM模型預(yù)測流程

由于原始?xì)v史數(shù)據(jù)具有高維度、信息繁多且復(fù)雜的特點(diǎn)，各氣象因素信息隱藏在數(shù)據(jù)的復(fù)雜關(guān)聯(lián)中，而CNN-LSTM模型主要是通過CNN網(wǎng)絡(luò)來獲取特征，提取輸入數(shù)據(jù)并與LSTM網(wǎng)絡(luò)相連接。具體來說，通過CNN進(jìn)行特征提取后，能降低模型復(fù)雜度，即降低維度，然后將降維后有時(shí)間關(guān)系的數(shù)據(jù)輸入到LSTM網(wǎng)絡(luò)里，不斷挖掘時(shí)序中的長期依賴關(guān)系，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)功率的準(zhǔn)確預(yù)測。因此，根據(jù)CNN-LSTM模型的優(yōu)勢來進(jìn)行下一步預(yù)測。

利用第1節(jié)所述的太陽輻射機(jī)理構(gòu)成的太陽輻射模型（SRM），通過斜面轉(zhuǎn)換方法估算出光伏組件所接收的太陽輻射值（solar_rad），然后結(jié)合CNN-LSTM網(wǎng)絡(luò)，提出SRM-CNN-LSTM組合預(yù)測模型，流程如圖4所示。

SRM-CNN-LSTM組合預(yù)測模型的具體流程如下：

1）將原始數(shù)據(jù)里缺失的值進(jìn)行填補(bǔ)，調(diào)整數(shù)據(jù)采樣間隔，從而完成數(shù)據(jù)預(yù)處理。

2）由太陽輻射模型（SRM）、經(jīng)斜面轉(zhuǎn)換后得到的太陽輻照度數(shù)據(jù)導(dǎo)入處理好的數(shù)據(jù)集中。

3）將數(shù)據(jù)集進(jìn)行歸一化，并把影響光伏功率的主要特征作為輸入，光伏功率作為輸出。

4）將處理后的數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集、測試集。

5）初始化模型參數(shù)，將訓(xùn)練集放到SRM-CNN-LSTM模型中去訓(xùn)練，再用測試集進(jìn)行測試，滿足要求停止。

2.4 評價(jià)指標(biāo)

為更好地評價(jià)模型的性能，采用平均絕對誤差（mean absolute error，MAE，[NMAE]）與均方根誤差（root mean square error，RMSE，[NRMSE]）對所提方法進(jìn)行評估。公式分別為：

[NMAE=1Ni=1Nyi-yi]" （17）

[NRMSE=1Ni=1N（yi-yi）2]"" （18）

式中：[N]——樣本總數(shù)；[i=1，2，3，…，N;][yi]——預(yù)測值；[yi]——真實(shí)值。

3 實(shí)驗(yàn)與仿真

以澳大利亞某光伏電站為例，光伏組件傾角為20°，裝機(jī)容量為5.5 kW，由澳大利亞DKASC提供2012年11月—2017年12月的公開數(shù)據(jù)，對所提光伏功率預(yù)測方法進(jìn)行檢驗(yàn)。原始數(shù)據(jù)集主要包括溫度、濕度、降雨量、水平面總輻照度（global horizontal irradiance，GHI）等氣象因素以及實(shí)際光伏功率等，將數(shù)據(jù)劃分為春、夏、秋、冬4個(gè)季節(jié)。數(shù)據(jù)采樣時(shí)間間隔為5 min，運(yùn)行環(huán)境為Python3.7。

3.1 太陽輻射模型估算結(jié)果分析

通過第1節(jié)所述的太陽輻射機(jī)理，建立太陽輻射模型，最終估算出水平面上的太陽輻照度，與原始數(shù)據(jù)水平面總輻照度對比，以驗(yàn)證太陽輻射模型的準(zhǔn)確度。如圖5所示，數(shù)據(jù)取2014年近半年的水平面總輻照度真實(shí)值，經(jīng)數(shù)據(jù)處理，時(shí)間間隔為1 h，并與太陽輻射模型估算值進(jìn)行對比。為了更直觀地反映真實(shí)值與估算值的誤差，圖6分別取3日晴天與陰雨天的數(shù)據(jù)，利用評價(jià)指標(biāo)[NMAE、NRMSE]分析水平面總輻照度真實(shí)值與估算值的誤差情況。

澳大利亞位于南半球，季節(jié)和北半球相反，結(jié)合氣象情況顯示，澳大利亞的春季是9—11月份，夏季是12—2月份，秋季是3—5月份，冬季是6—8月份。圖5為2014年春、夏季近半年的對比結(jié)果，可看到水平面總輻照度的增長趨勢，到夏季達(dá)到峰值，由太陽輻射模型計(jì)算得到的輻射值與真實(shí)值存在一定的誤差，但基本趨勢一致。從圖6可看出，晴天時(shí)，水平面總輻照度真實(shí)值與計(jì)算值最接近，擬合效果最好，但陰雨天天氣變化頻繁，不確定性因素較多，太陽光在穿透大氣層時(shí)受溫度、氣壓及云層等氣象條件影響，導(dǎo)致地面接收到的太陽輻射值低且不穩(wěn)定，所以陰雨天時(shí)水平面總輻照度的估算值與真實(shí)值誤差較大。具體評價(jià)模型的誤差情況如表1所示。

由表1可知，天氣類型不同，對模型的影響也不同。晴天時(shí)，水平面總輻照度估算值能很好地跟蹤真實(shí)值的變化，[NMAE、][NRMSE]經(jīng)正則化計(jì)算的誤差百分比分別為14.23%、21.25%，準(zhǔn)確度較高。相較于晴天，陰雨天時(shí)的誤差更大，可見晴天時(shí)太陽輻射模型最為準(zhǔn)確。

估算出水平面太陽輻照度后，通過斜面轉(zhuǎn)換方法，得到傾斜光伏組件上所接收到的太陽輻射值，再通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立組合模型對陰雨天氣輻射值進(jìn)行修正，以提高光伏功率預(yù)測能力。

為了更好地驗(yàn)證SRM-CNN-LSTM組合預(yù)測模型的有效性，分別建立SRM-LSTM與CNN-LSTM模型進(jìn)行對比。通過NMAE、NRMSE來評估四季的光伏功率誤差指標(biāo)情況，并對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行分析。

3.2 光伏功率影響因素分析

由于考慮過多的非關(guān)鍵影響因素會使模型訓(xùn)練難度增強(qiáng)，因此通過Pearson相關(guān)性分析出影響光伏功率的主要因素，公式為：

[R（x，l）=cov（x，l）cov（x，x）?cov（l，l）] （19）

式中：[x]——待分析因素；[l]——光伏功率時(shí)間序列。

由圖7可知，在多影響因素下，相關(guān)系數(shù)較低的是風(fēng)向和降雨因素，而水平輻射對光伏功率的影響是最大的，系數(shù)高達(dá)0.910，然后依次是溫度、濕度，最后是風(fēng)速。因此，本文選擇相關(guān)性較高的溫度、濕度、風(fēng)速以及水平輻射作為影響功率的主要因素。

3.3 各預(yù)測模型方法分季節(jié)比較

原始數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗后，將樣本集劃分并通過歸一化處理，設(shè)置預(yù)測模型主要參數(shù)。為了更好地與其他預(yù)測模型進(jìn)行比較，各模型都設(shè)置相同的主要參數(shù)，其中batch size設(shè)置為200，學(xué)習(xí)率為0.0012，采用Rmsprop優(yōu)化器，激活函數(shù)默認(rèn)為RelU，以保證模型的公平性和實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性。

為了驗(yàn)證所提方法SRM-CNN-LSTM的精準(zhǔn)性，取春分、夏至、秋分、冬至典型日的前4日做對比，時(shí)間間隔1 h，結(jié)果如圖8所示。

3.4 各預(yù)測方法結(jié)果分析

由圖8可直觀得出，CNN-LSTM模型的預(yù)測精度最低，SRM-LSTM模型次之。由于云層、污染氣體以及降雨等氣象條件的影響，使得傾斜光伏組件接收的太陽輻射量不穩(wěn)定，因此與其他典型季節(jié)比較，夏至這4天的預(yù)測效果不佳。

另外，雖然CNN-LSTM、SRM-LSTM模型均在一定程度上提高了光伏功率預(yù)測精度，但SRM-CNN-LSTM模型相較于CNN-LSTM、SRM-LSTM模型的預(yù)測精度是最準(zhǔn)的，且預(yù)測值均能較好地跟蹤實(shí)際值的變化趨勢。表2采用平均絕對誤差[NMAE]與均方根誤差[NRMSE]指標(biāo)來評估四季典型日前4天的光伏功率誤差情況。由表2可知，組合預(yù)測方法SRM-CNN-LSTM模型在春分、夏至、秋分、冬至均展現(xiàn)出良好的預(yù)測精度，與CNN-LSTM、SRM-LSTM方法相比，預(yù)測效果最佳。

由于夏至（12月19—22日）受氣象因素影響，氣候波動(dòng)不穩(wěn)定，因此預(yù)測誤差較大。[NMAE、NRMSE]經(jīng)正則化后可知，本文所提方法在秋分時(shí)節(jié)中的誤差百分比是最小的，所以預(yù)測精度最高。即與CNN-LSTM方法的結(jié)果相比，SRM-CNN-LSTM預(yù)測模型[NMAE、][NRMSE]的誤差比分別降低13.9%、18.7%；與SRM-LSTM方法的結(jié)果相比，[NMAE、][NRMSE]的誤差比分別降低8.2%、11.1%。

根據(jù)四季典型日[NMAE、][NRMSE]的平均值可知，該方法與CNN-LSTM方法的結(jié)果相比，預(yù)測精度分別提高15.20%和21.78%，與SRM-LSTM方法的結(jié)果相比，預(yù)測精度分別提高6.55%和9.23%。

4 結(jié) 論

本文提出的物理模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的混合預(yù)測方法可有效提升功率預(yù)測水平，并以澳大利亞Alice Springs城鎮(zhèn)公開的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析，得出以下主要結(jié)論：

1）利用太陽輻射機(jī)理構(gòu)建出的太陽輻射模型，在天氣晴朗時(shí)，原始水平輻射值與計(jì)算值的誤差最小，[NMAE、NRMSE]誤差百分比分別為14.23%、21.25%。由近半年的誤差情況可知，太陽輻射模型的準(zhǔn)確度較高。

2）本文提出的SRM-CNN-LSTM模型將太陽輻射模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合，提高了光伏功率的預(yù)測精度。由四季典型日[NMAE、NRMSE]的平均值可知，與CNN-LSTM方法的結(jié)果相比，SRM-CNN-LSTM模型分別提高了15.20%和21.78%；與SRM-LSTM方法的結(jié)果相比，分別提高了6.55%和9.23%。

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PHOTOVOLTAIC POWER PREDICTION METHOD COMBINATING

SOLAR RADIATION CALCULATION AND CNN-LSTM

Wang Dongfeng，Liu Jing，Huang Yu，Shi Botao，Jin Mingyue

（Department of Automation， North China Electric Power University， Baoding 071003， China）

Abstract：Precise photovoltaic power forecast is helpful for grid dispatching and secure operation. To enhance the forecast performance of the model， a PV prediction model combining the solar radiation model and deep learning is suggested. Firstly， the solar radiation model （SRM） is built using the solar radiation mechanism to estimate the total radiation value on the horizontal plane. Then the inclined plane radiation value received by the inclined photovoltaic panel is calculated by the inclined plane irradiance conversion method. Secondly， Pearson correlation analysis is devoted to screen out the primary factors influencing greatly photovoltaic power. Finally， the calculated value of inclined plane radiation and the major influencing factors are taken as input and derived from convolutional neural network （CNN） and long short-term memory（LSTM） network to build the PV power SRM-CNN-LSTM prediction model. Comparative experiments are carried out with the data from typical spring， summer， autumn， and winter days. The results show that the suggested method has better forecast effect compared with several other methods.

Keywords：photovoltaic power； forecasting； solar radiation； neural network； convolutional neural network； long short-term memory network