[發(fā)明專利]一種基于SOA-WNN的光伏短期輸出功率預(yù)測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811072221.4
• 申請(qǐng)日: 2018-09-14
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109165792B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-09-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 遲福建;葛磊蛟;何平;劉聰;李桂鑫;王哲;張章;張劍;徐晶;羨一鳴
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 國(guó)網(wǎng)天津市電力公司;國(guó)家電網(wǎng)有限公司;天津大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 天津盛理知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 12209
• 代理人: 王雨晴

本發(fā)明涉及一種基于SOA?WNN的光伏短期輸出功率預(yù)測(cè)方法，其技術(shù)特點(diǎn)在于：包括以下步驟：步驟1、構(gòu)建基于皮爾森相似系數(shù)的相似日選取原則，確定小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；步驟2、采用人群搜索算法以輸出誤差最小為適應(yīng)度函數(shù)對(duì)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值及小波基函數(shù)中的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化；步驟3、基于步驟2的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化，將相似日數(shù)據(jù)樣本帶入小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行建模，得到光伏短期輸出功率預(yù)測(cè)值。本發(fā)明將小波分析與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合，可以改善原有算法的固有缺陷，并利用人群搜索法在速度及全局搜索上的優(yōu)勢(shì)對(duì)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于光伏技術(shù)領(lǐng)域，涉及光伏短期輸出功率預(yù)測(cè)方法，尤其是一種基于SOA-WNN的光伏短期輸出功率預(yù)測(cè)方法。

背景技術(shù)

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，能源消耗劇增，化石能源日趨枯竭，加之與日俱增的化石燃料燃燒所造成的環(huán)境污染，給地球的生態(tài)平衡和人類的生活帶來(lái)了嚴(yán)重的威脅，所以建設(shè)大型的光伏電站來(lái)滿足人類對(duì)能源的需求是當(dāng)前的發(fā)展趨勢(shì)。太陽(yáng)能作為一種新型的綠色可再生能源，與其他新能源相比是最理想的可再生能源。特別是近幾十年來(lái)，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，光伏及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)成為世界發(fā)展最快的行業(yè)之一。因?yàn)樗哂幸韵碌奶攸c(diǎn)：

(1)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，體積小且輕；

(2)容易安裝運(yùn)輸，建設(shè)周期短；

(3)維護(hù)簡(jiǎn)單，使用方便；

(4)清潔、安全、無(wú)噪聲；

(5)可靠性高，壽命長(zhǎng)，并且應(yīng)用范圍廣。

但是由于光伏發(fā)電受太陽(yáng)輻射強(qiáng)度電池組件溫度天氣云層和一些隨機(jī)的因素的影響，系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程是一個(gè)非平衡的隨機(jī)過(guò)程，其發(fā)電量和輸出電功率隨機(jī)性強(qiáng)波動(dòng)大不可控制，在天氣突變時(shí)表現(xiàn)得尤為突出這種發(fā)電方式在接入電網(wǎng)后必會(huì)對(duì)電網(wǎng)的安全和管理帶來(lái)一系列的問(wèn)題，所以能較為準(zhǔn)確的提前對(duì)光伏系統(tǒng)的出力做出預(yù)測(cè)變得尤為重要。

目前，光伏功率預(yù)測(cè)技術(shù)是國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)問(wèn)題，采用的方法主要有物理方法和統(tǒng)計(jì)方法兩大類。在這些算法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法自身的學(xué)習(xí)能力、泛化能力應(yīng)用最為廣泛，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法本身容易陷入局部最小，通常情況下需要進(jìn)行改進(jìn)或與其他方法進(jìn)行組合以得到更好的預(yù)測(cè)性能。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，提供一種設(shè)計(jì)合理、穩(wěn)定性強(qiáng)、準(zhǔn)確性高且能夠明顯提升小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法的精度的基于SOA-WNN的光伏短期輸出功率預(yù)測(cè)方法。

本發(fā)明解決其現(xiàn)實(shí)問(wèn)題是采取以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

一種基于SOA-WNN的光伏短期輸出功率預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：

步驟1、構(gòu)建基于皮爾森相似系數(shù)的相似日選取原則，確定小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；

步驟2、采用人群搜索算法以輸出誤差最小為適應(yīng)度函數(shù)對(duì)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值及小波基函數(shù)中的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化；

步驟3、基于步驟2的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化，將相似日數(shù)據(jù)樣本帶入小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行建模，得到光伏短期輸出功率預(yù)測(cè)值。

而且，所述步驟1的具體步驟包括：

(1)基于皮爾森相似系數(shù)的相似日選取原則采用距離分析法中皮爾森相似系數(shù)計(jì)算光伏出力與溫度、風(fēng)速、濕度、大氣壓各影響因素的相關(guān)性系數(shù)，并由此確定相似日選取。

(2)將小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，并采用緊密型結(jié)合的方式，建立小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

而且，所述步驟2的具體步驟包括：

(1)初始化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值與小波因子參數(shù)及優(yōu)化算法中各參數(shù)；

(2)隨機(jī)函數(shù)生成s個(gè)初始種群；