[發明專利]一種光伏輸出功率超短期局域情緒重構神經網絡預測方法

在審

• 申請號: 202010919805.1
• 申請日: 2020-09-04
• 公開（公告）號: CN112132328A
• 公開（公告）日: 2020-12-25
• 發明（設計）人: 時珊珊;王育飛;張宇;徐琴;薛花;方陳;魏新遲
• 申請（專利權）人: 國網上海市電力公司;上海電力大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海科律專利代理事務所(特殊普通合伙) 31290
• 代理人: 趙穎

1.一種光伏輸出功率超短期局域情緒重構神經網絡預測方法，其特征在于，具體包括如下步驟：

1)利用奇異譜分析法對原始光伏功率時間序列進行降噪處理，得到較平穩的時間序列，并對混沌時間序列進行分析，利用混沌非線性動力學方法進一步挖掘此序列的隱含波動信息，進行相空間重構；

2)依據重構后的相空間點推導出單步循環滾動局域預測機制，并確定預測中心點；單步循環滾動局域預測機制具體如下：

2.1)假設g(t₁)為待預測日第一時刻t₁第一個待預測功率值，則其前一時刻t₀對應功率g(t₀)為已知量，g(t₁)是要預測的第一個功率點，當要預測t₁時刻的功率點g(t₁)時，時刻t₀相空間點向量G(t₀)和g(t₁)之間的對應關系為：G(t₀)＝{g[t₀-(m-1)τ],g[t₀-(m-2)τ],...,g[t₀-τ],g(t₀)}→g(t₁)，τ為延遲時間，m為相空間維數，將該相空間點向量作為模型的輸入進行單步預測，可獲得t₁時刻的預測功率值g(t₁)_pre；

2.2)在對t₂時刻功率值進行預測時，考慮到t₂時刻到來前，t₁時刻的光伏發電功率實際值g(t₁)_real可獲得，將g(t₁)_real加入到數據序列中t₁時刻相空間點向量的末位置，即g(t₁)＝g(t₁)_real，并基于相空間重構原理，將其與t₁時刻其余相空間點向量組合，可構造基于t₁時刻相空間末位功率值g(t₁)的新混沌相空間點向量G(t₁)為：G(t₁)＝{g[t₁-(m-1)τ],g[t₁-(m-2)τ],...,g[t₁-τ],g(t₁)}，繼續將G(t₁)輸入到訓練好的預測模型，可預測出t₂時刻的功率值g(t₂)_pre，并實現向前滾動一步的效果；以此循環來實現未來一天中每個時刻的超短期功率預測；

2.3)實際預測過程可描述為具有m個輸入分量和1個輸出分量的延遲向量之間的局域滾動預測，即每次更新都會形成一組新的混沌相空間點，而實際預測過程中唯一未知的值是指每個延遲向量的末位相空間點，可將其定義為預測中心點，即g(t_ξ)(ξ＝1,2,…M)，M為延遲向量個數；

3)基于推導出的單步循環滾動局域預測機制，在傳統的基于邊緣系統的人工情緒神經網絡模型基礎上，重構拓展信號和情緒參數，以建立預測模型與光伏功率時間序列特定特征之間的相關性，形成局域情緒重構神經網絡；

4)利用混沌時間序列分析后的實測數據對步驟3)所建立的局域情緒重構神經網絡進行訓練，得到訓練后模型，依據單步循環滾動局域預測機制對實測數據進行預測，并計算預測值。