[發(fā)明專利]采用復(fù)合數(shù)據(jù)源基于Sigmoid核函數(shù)支持向量機的光伏發(fā)電功率短期預(yù)測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410158865.0
• 申請日: 2014-04-18
• 公開（公告）號: CN103955758A
• 公開（公告）日: 2014-07-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 汪寧渤;路亮;王多;張玉宏;馬彥宏;賈懷森;韓自奮
• 申請（專利權(quán)）人: 國家電網(wǎng)公司;國網(wǎng)甘肅省電力公司;甘肅省電力公司風(fēng)電技術(shù)中心
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 北京中恒高博知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11249
• 代理人: 姜萬林

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及新能源發(fā)電過程中光伏發(fā)電功率預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，具體地，涉及一種采用復(fù)合數(shù)據(jù)源基于Sigmoid核函數(shù)支持向量機的光伏發(fā)電功率短期預(yù)測方法。?

背景技術(shù)

我國風(fēng)電進入規(guī)模化發(fā)展階段以后所產(chǎn)生的大型新能源基地多數(shù)位于“三北地區(qū)”（西北、東北、華北），大型新能源基地一般遠離負荷中心，其電力需要經(jīng)過長距離、高電壓輸送到負荷中心進行消納。由于風(fēng)、光資源的間歇性、隨機性和波動性，導(dǎo)致大規(guī)模新能源基地的風(fēng)電、光伏發(fā)電出力會隨之發(fā)生較大范圍的波動，進一步導(dǎo)致輸電網(wǎng)絡(luò)充電功率的波動，給電網(wǎng)運行安全帶來一系列問題。?

截至2014年1月，甘肅電網(wǎng)并網(wǎng)風(fēng)電裝機容量已達702萬千瓦，約占甘肅電網(wǎng)總裝機容量的22%，成為僅次于火電的第二大主力電源；光伏發(fā)電裝機容量已達到435萬千瓦，約占甘肅電網(wǎng)總裝機容量的13%，同時甘肅成為我國光伏發(fā)電裝機規(guī)模最大的省份。目前，甘肅電網(wǎng)風(fēng)電、光伏發(fā)電裝機超過甘肅電網(wǎng)總裝機容量的1/3。隨著新能源并網(wǎng)規(guī)模的不斷提高，風(fēng)電、光伏發(fā)電不確定性和不可控性給電網(wǎng)的安全穩(wěn)定經(jīng)濟運行帶來諸多問題。準(zhǔn)確預(yù)估可發(fā)電光資源是對大規(guī)模光伏發(fā)電優(yōu)化調(diào)度的基礎(chǔ)。對光伏發(fā)電過程中的光伏發(fā)電功率進行預(yù)測，可為新能源發(fā)電實時調(diào)度、新能源發(fā)電日前計劃、新能源發(fā)電月度計劃、新能源發(fā)電能力評估和棄光電量估計提供關(guān)鍵信息。?

在實現(xiàn)本發(fā)明的過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)中至少存在預(yù)測精度低等缺陷。?

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于，針對上述問題，提出采用復(fù)合數(shù)據(jù)源基于Sigmoid核函數(shù)支持向量機的光伏發(fā)電功率短期預(yù)測方法，以實現(xiàn)高精度的光伏發(fā)電功率短期預(yù)測的優(yōu)點。?

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：采用復(fù)合數(shù)據(jù)源基于Sigmoid核函數(shù)支持向量機的光伏發(fā)電功率短期預(yù)測方法，主要包括：?

a、采用基于Sigmoid核函數(shù)支持向量機的復(fù)合數(shù)據(jù)源，對待測光伏發(fā)電功率進行?模型訓(xùn)練；?

b、基于待測光伏發(fā)電功率的模型訓(xùn)練結(jié)果，對待測光伏發(fā)電功率進行短期預(yù)測。?

進一步地，所述步驟a，具體包括：?

步驟a1、模型訓(xùn)練基礎(chǔ)數(shù)據(jù)輸入；?

步驟a2、數(shù)據(jù)預(yù)處理；?

步驟a3、SVM分類器訓(xùn)練；?

步驟a4、得到SVM模型。?

進一步地，所述步驟a1中，具體包括：?

光伏發(fā)電率預(yù)報系統(tǒng)模型訓(xùn)練所需輸入數(shù)據(jù)，包括光伏電站基礎(chǔ)信息、歷史輻照數(shù)據(jù)、歷史功率數(shù)據(jù)，以及包含光伏電站坐標(biāo)、測風(fēng)塔坐標(biāo)、升壓站坐標(biāo)的地理信息系統(tǒng)GIS數(shù)據(jù)；其中，GIS數(shù)據(jù)主要用于功率預(yù)測時根據(jù)各光伏電站的上下游關(guān)系進行短期預(yù)測結(jié)果的優(yōu)化，將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)輸入到預(yù)測模型中進行模型訓(xùn)練。?

進一步地，所述步驟a2中，具體包括：?

將輻照數(shù)據(jù)和功率數(shù)據(jù)首先進行數(shù)據(jù)對齊及歸一化等預(yù)處理，GIS數(shù)據(jù)通過預(yù)處理確定電站上下游關(guān)系。?

進一步地，所述步驟a3中，具體包括：?

SVM分類器是一個包含一個隱層的多層感知器，通過算法經(jīng)訓(xùn)練過程自動確定隱層節(jié)點數(shù)；?

基于SVM分類器的非線性光伏發(fā)電功率短期預(yù)測模型表示為：?

其中，x是與光伏發(fā)電功率密切相關(guān)的影響因素，包含數(shù)值天氣預(yù)報NWP數(shù)據(jù)、歷史功率、風(fēng)電場上下游關(guān)系；d是輸入變量的維度；f(x)是待預(yù)測的功率值；是從輸入空間到高維空間的非線性映射，即核函數(shù)；w是模型參數(shù)，b是預(yù)測殘差項；?

定義懲罰函數(shù)即優(yōu)化目標(biāo)為：?

min12||w||2+12rΣi=1Nei2;]]>