[發(fā)明專利]基于寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011237371.3
• 申請(qǐng)日: 2020-11-09
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112381282B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-06-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 徐瀟源;嚴(yán)正;周楠;楊博;朱彥名;顧崇寅
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海交通大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06K9/62
• 代理公司: 上海交達(dá)專利事務(wù)所 31201
• 代理人: 王毓理;王錫麟

一種基于寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法，通過(guò)光伏系統(tǒng)歷史出力數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)構(gòu)建光伏發(fā)電預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集，利用BLS對(duì)光伏發(fā)電功率進(jìn)行點(diǎn)預(yù)測(cè)以確定BLS網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)；再通過(guò)Adam優(yōu)化算法以及光伏發(fā)電預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集經(jīng)訓(xùn)練得到不同比例分位數(shù)的BLS輸出權(quán)重，最后經(jīng)過(guò)結(jié)果評(píng)估實(shí)現(xiàn)光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)。本發(fā)明采用擬合性能較好且計(jì)算效率較高寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)作為預(yù)測(cè)模型，基于分位數(shù)回歸和Adam優(yōu)化算法對(duì)光伏發(fā)電功率的分位數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而能夠充分反映光伏出力的不確定性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及的是一種光伏發(fā)電控制領(lǐng)域的技術(shù)，具體是一種基于Adam優(yōu)化算法和寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)(BLS)的光伏發(fā)電功率概率預(yù)測(cè)方法。

背景技術(shù)

為了應(yīng)對(duì)能源危機(jī)和氣候變化，近年來(lái)以光伏為代表的可再生能源發(fā)電迅速發(fā)展。但是，光伏發(fā)電功率具有較強(qiáng)的隨機(jī)性和波動(dòng)性，大量光伏的接入給電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)了不利影響。現(xiàn)有光伏出力預(yù)測(cè)的研究工作大多是點(diǎn)預(yù)測(cè)方法，即只能給出光伏在未來(lái)時(shí)刻發(fā)電功率的具體值，沒(méi)有對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性及不確定性進(jìn)行評(píng)估。由于光伏出力與隨機(jī)性較強(qiáng)的氣象因素關(guān)聯(lián)緊密，因此很難做到高精度的光伏發(fā)電功率點(diǎn)預(yù)測(cè)，故確定性預(yù)測(cè)方法所提供的預(yù)測(cè)信息具有較大的局限性。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的上述不足，提出一種基于寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法，采用擬合性能較好且計(jì)算效率較高寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)作為預(yù)測(cè)模型，基于分位數(shù)回歸和Adam優(yōu)化算法對(duì)光伏發(fā)電功率的分位數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而能夠充分反映光伏出力的不確定性。

本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

本發(fā)明涉及一種基于寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法，通過(guò)光伏系統(tǒng)歷史出力數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)構(gòu)建光伏發(fā)電預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集，利用寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)(broadlearningsystem，BLS)對(duì)光伏發(fā)電功率進(jìn)行點(diǎn)預(yù)測(cè)以確定BLS網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)；再通過(guò)Adam優(yōu)化算法以及光伏發(fā)電預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集經(jīng)訓(xùn)練得到不同比例分位數(shù)的BLS輸出權(quán)重，最后經(jīng)過(guò)結(jié)果評(píng)估實(shí)現(xiàn)光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)。

所述的光伏發(fā)電預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集，通過(guò)從光伏系統(tǒng)歷史出力數(shù)據(jù)、相鄰時(shí)刻光伏站點(diǎn)的本地測(cè)量氣象數(shù)據(jù)作為輸入因素，具體為：對(duì)于每個(gè)時(shí)刻t，將鄰近N_lag個(gè)時(shí)刻的歷史出力、上一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的歷史氣象數(shù)據(jù)作為輸入因素向量x(t)，即：

x(t)＝[T(t-τ),v(t-τ),I_GH(t-τ),I_DH(t-τ),I_DN(t-τ),y(t-τ),y(t-2τ),…,y(t-N_lagτ)]^T，其中：T為氣溫，v為風(fēng)速，I_GH，I_DH和I_DN分別為水平面總輻射強(qiáng)度GHI、水平面散射輻射強(qiáng)度DHI和法向直射輻射強(qiáng)度DNI的實(shí)測(cè)值，y為光伏發(fā)電功率，N_lag通過(guò)交叉驗(yàn)證法確定。

所述的寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)為：Y＝[F₁,F₂,...,F_m,E]W＝[F,E]W，其中：W為從特征節(jié)點(diǎn)和增強(qiáng)節(jié)點(diǎn)連接到輸出層的權(quán)重；Y為整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，將BLS的包括特征節(jié)點(diǎn)和增強(qiáng)節(jié)點(diǎn)的中間層對(duì)應(yīng)的矩陣記作M＝[F,E]。

所述的BLS網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括結(jié)構(gòu)參數(shù)和輸出權(quán)重，其中：結(jié)構(gòu)參數(shù)包括m組特征映射和n個(gè)增強(qiáng)節(jié)點(diǎn)，其中：每組特征映射包含k個(gè)特征節(jié)點(diǎn)，第i組特征映射為：