CN112927097A - 基于GRA-ABC-Elman模型的光伏发电功率短期预测方法 - Google Patents

基于GRA-ABC-Elman模型的光伏发电功率短期预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公布了基于GRA‑ABC‑Elman模型的光伏发电功率短期预测方法，主要包括：采集光伏电站历史发电功率数据以及气象站对应时间段的气象信息作为气象、功率样本数据；剔除气象数据中的异常、重复数据，对所有特征作灰色关联度分析，提取重要特征作为神经网络的训练输入集；建立Elman神经网络，确定网络拓扑结构，初始化其各项参数；利用人工蜂群算法不断优化Elman神经网络的权值和阈值；利用优化后的网络建立光伏发电功率短期预测模型并输入气象‑功率样本数据进行训练；将待预测日的气象信息输入训练好的预测模型中，对待预测日的发电功率进行预测。本发明能够准确的预测光伏电站短期发电功率，便于电网调度运行。

Description

基于GRA-ABC-Elman模型的光伏发电功率短期预测方法
技术领域
本发明涉及光伏发电领域，特别是涉及基于GRA-ABC-Elman模型的光伏发电功率短期预测方法。
背景技术
近年来，环境污染问题日益严重，世界各国对节能减排的要求不断提高，全球对电力能源的需求量又逐年增加，所以可再生能源的开发和利用是解决能源危机的重要途径。光伏发电以其清洁无污染和永不枯竭的独特魅力迅速成为了世界关注和研究的热点，然而气象环境因素使其输出具有很强的波动性和间歇性，影响了光伏并网后的稳定性，使光伏发电难以得到大规模应用。因此，对光伏电站的发电功率进行预测不但可以减轻光伏并网给电力***带来的不利影响；而且将光伏发电与电网调度、负荷分配等相结合，还可以规划整个电力***，大大提高了***的稳定性和利用率，对光伏电站和电力***都具有重要意义。
光伏发电输出功率，可以采用多种预测方法。根据预测信息来源的不同，可以分为物理方法、统计方法和人工智能方法。物理预测方法是根据光伏电站所在位置处的地理信息与气象信息，用太阳光辐照传递方程与光伏组件运行方程等手段进行预测。它不依赖于历史数据，根据地理信息及光伏组件的参数，现场获取数据就可进行预测，但其建模困难，且光伏组件参数会缓慢变化，因此其抗干扰能力有限，鲁棒性不强。具有代表性的物理预测方法包括：晴天ASHRAE模型、HOTTEL模型、REST模型、有云天气Nielsen模型等。与物理方法不同，统计预测方法依赖历史数据，是根据输入的历史气象数据、功率数据、运行情况，寻找统计规律，对输出功率进行预测。具有代表性的统计预测方法包括：时间序列法、回归分析法、灰色理论法、模糊理论法、时空关联法等等。
近年来，以人工神经网络为主的人工智能预测方法已经受到人们广泛关注，它是一种由大量的节点之间相互联接构成的运算模型，具有较高的拟合与泛化能力，同时具有训练时间短的特点。但是，传统的神经网络仅有前馈而无反馈，对历史数据的敏感性过差，处理动态信息能力过弱，不具备适应时变特性的能力。所以本文采用Elman神经网络，该网络是在传统的BP网络基础上，在隐含层增加一个承接层，作为一步延时算子，达到记忆的目的，从而能够有效地解决上述传统神经网络的各种缺陷与问题。
光伏电站短期功率预测的研究方法多种多样，基于混合改进的Kmeans-GRA-Elman算法就是其中一种预测方法较为新颖、预测结果较为准确的模型，但本发明相较于此提出了利用人工蜂群算法对Elman神经网络的权值和阈值进行参数优化的方法，有效地解决了人工神经网络权值、阈值的随机初始化导致网络泛化能力不强，易陷入极小值等问题，以此来加强蜂群算法的开发能力，进而能够快速地找到Elman神经网络权值、阈值的最优解，由此预测出的光伏电站短期功率更加精确、有效。目前，公开发表的文献及专利中尚未见有将基于GRA-ABC-Elman模型应用于光伏电站短期功率预测的研究。
发明内容
鉴于此，本发明的目的是提供一种基于GRA-ABC-Elman模型的光伏发电功率短期预测方法，该方法可以对光伏发电短期功率进行更快速、更准确地预测。
为了解决现有技术存在的问题，本发明采用的技术方案如下：
基于GRA-ABC-Elman模型的光伏发电功率短期预测方法，包括以下步骤：
①采集光伏电站历史发电功率数据以及气象站对应时间段的气象信息，作为气象、功率样本数据；
②剔除气象数据中的异常、重复数据，对气象数据中所有特征作灰色关联度分析，提取其中的重要特征作为Elman神经网络的训练输入集；
③建立Elman神经网络，确定其网络拓扑结构和输入层、输出层和隐含层节点个数，初始化Elman神经网络的各项参数；
④利用人工蜂群算法不断优化Elman神经网络的权值和阈值；
⑤利用优化后的神经网络建立光伏发电功率短期预测模型并输入气象、功率样本数据对该预测模型进行训练；
⑥将从数值天气预报NWP中获得的待预测日的气象信息输入到训练好的预测模型中，对待预测日的发电功率进行预测。
进一步地，所述步骤①中气象站提供的气象信息主要包括光照辐射度、温度、湿度、风速、大气压强。
进一步地，所述步骤②中对气象数据中所有特征作灰色关联度分析，主要包括如下步骤：
a.数据归一化：
Figure BDA0002923260930000031
式(1)中，xA(i)表示气象样本数据归一化后得到的值；xmax、xmin分别表示气象样本数据中的最大值、最小值，x表示某一时刻气象样本数据值；
b.求关联系数：
Figure BDA0002923260930000041
式(2)中，ζA(i)表示关联系数；ρ表示控制关联系数区分度的可调节系数；
c.计算关联度：
Figure BDA0002923260930000042
d.提取上述关联度接近1的重要特征作为Elman神经网络训练输入集。
进一步地，所述步骤③中建立的Elman神经网络的非线性状态空间表达式为：
y(k)＝g(w2h(k)) (4)
h(k)＝f(w1u(k-1)+w3xc(k)) (5)
xc(k)＝h(k-1) (6)
式(4)、(5)、(6)中，f(*)为隐含层神经元的激励函数；g(*)为输出层神经元的激励函数；y为m维输出节点向量；h为n维隐含层节点单元向量；u为r维输入节点向量；xc为n维承接层反馈状态向量；w1，w2，w3分别代表输入层到隐含层的权值，隐含层到输出层的权值，承接层到隐含层的权值。
进一步地，所述步骤④利用人工蜂群算法不断优化Elman神经网络的权值和阈值包括如下步骤：
a.初始化蜜源向量：
xmi＝li+rand(0，1)*(ui-li) (7)
式(7)中，xmi表示所有蜜源向量，m＝1，2...N代表一共N个解向量，i＝1，2...n代表每个解向量含有n个变量；ui和li分别表示xmi的最大、最小边界值；
计算每个初始蜜源适应度的值fitm(xm)，计算公式如下：
Figure BDA0002923260930000051
b.雇佣蜂阶段：
Figure BDA0002923260930000052
式(9)中，vmi表示雇佣蜂找到的新蜜源向量；xki表示随机选取的蜜源；
Figure BDA0002923260930000053
表示一个控制扰动程度的随机数；
c.跟随蜂阶段：
Figure BDA0002923260930000054
式(10)中，Pm表示跟随蜂是否选择跟随雇佣蜂的概率；
d.侦察蜂阶段：
计算公式同雇佣蜂寻找新蜜源的公式(9)。
本发明所具有的优点和有益效果是：
基于GRA-ABC-Elman模型的光伏发电功率短期预测方法，利用人工蜂群算法对Elman神经网络的权值和阈值进行参数优化，有效地解决了人工神经网络权值、阈值的随机初始化导致网络泛化能力不强，易陷入极小值等问题，以此来加强蜂群算法的开发能力，进而能够快速地找到Elman神经网络权值、阈值的最优解，由此能够快速、准确的预测光伏电站短期发电功率，使其具有适应时变特性能力和对历史数据敏感度较高的优点。将该方法与电网调度、负荷分配等相结合，还可以规划和运行整个电力***，大大提高了***的稳定性和利用率，便于电网的调度运行。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进行详细描述：
图1为本发明基于GRA-ABC-Elman模型的光伏发电功率短期预测方法的实施过程流程图；
图2为本发明基于GRA-ABC-Elman模型的光伏发电功率短期预测方法数据预处理的流程图；
图3为Elman神经网络的结构示意图；
图4为人工蜂群优化算法的流程图；
具体实施方式
如图1所示，本发明基于GRA-ABC-Elman模型的光伏发电功率短期预测方法，其中GRA是指灰色关联度分析、ABC是指人工蜂群算法，包括以下步骤：
①采集光伏电站历史发电功率数据以及气象站对应时间段的气象信息，作为气象、功率样本数据。气象站提供的气象信息主要包括光照辐射度、温度、湿度、风速、大气压强。
②剔除气象数据中的异常、重复数据，对所有特征作灰色关联度分析提取重要特征作为神经网络的训练输入集。
③建立Elman神经网络，确定网络拓扑结构，初始化其各项参数。
④利用人工蜂群算法不断优化Elman神经网络的权值和阈值。
⑤利用优化后的网络建立光伏发电功率短期预测模型并输入气象-功率样本数据进行训练。
⑥将从数值天气预报NWP中获得的待预测日的气象信息输入训练好的预测模型中，对待预测日的发电功率进行预测。
如图2所示，所述步骤②中对气象样本数据中所有特征作灰色关联度分析，主要包括如下步骤：
a.数据归一化，减少数据的绝对数值的差异，将多种数据缩放到[0，1]的范围。具体公式如下：
Figure BDA0002923260930000071
式(1)中，xA(i)表示特征A第i个时刻气象样本数据归一化后得到的值。xmax表示第i个时刻气象样本数据中的最大值，xmin表示第i个时刻气象样本数据中的最小值，x表示第i个时刻气象样本数据的值。
b.求关联系数：
Figure BDA0002923260930000072
式(2)中，ζA(i)表示特征A样本数据中第i个时刻的关联系数；ρ表示控制关联系数区分度的可调节系数，取值为0.5。
c.对每个关联系数做平均计算，得关联度，计算公式如下；
Figure BDA0002923260930000073
d.提取上述关联度接近1的重要特征作为Elman神经网络训练输入集。
如图3所示，所述步骤③中建立的Elman神经网络的非线性状态空间表达式为：
y(k)＝g(w2h(k)) (4)
h(k)＝f(w1u(k-1)+w3xc(k)) (5)
xc(k)＝h(k-1) (6)
式(4)、(5)、(6)中，f(*)为隐含层神经元的激励函数；g(*)为输出层神经元的激励函数；y＝[y1，y2，...，ym]为m维输出节点向量；h＝[h1，h2，...，hn]为n维隐含层节点单元向量；u＝[u1，u2，...，ur]为r维输入节点向量；xc＝[xc1，xc2，...，xcn]为n维承接层反馈状态向量；w1，w2，w3分别代表输入层到隐含层的权值，隐含层到输出层的权值，承接层到隐含层的权值。
如图4所示，所述步骤④中人工蜂群算法优化Elman神经网络的权值和阈值的步骤如下：
a.初始化所有蜜源向量，初始化参数包括：蜜源数目、位置、最大迭代次数itermax以及阈值limit；
xmi＝li+rand(0，1)*(ui-li) (7)
式(7)中，xmi表示所有蜜源向量，m＝1，2...N代表一共N个解向量，i＝1，2...n代表每个解向量含有n个变量；ui和li分别表示xmi的最大、最小边界值。
计算每个初始蜜源适应度的值fitm(xm)，计算公式如下，蜜源适应度的值即表示产生的解的优劣质量；
Figure BDA0002923260930000081
b.雇佣蜂寻找新蜜源，即产生一个新解；
Figure BDA0002923260930000082
式(9)中，vmi表示雇佣蜂找到的新蜜源；xki表示随机选取的蜜源；
Figure BDA0002923260930000083
表示一个控制扰动程度的随机数，取[-1，1]。
计算新解的适应度的值fitm(xm)并与旧解相比较，若新解的适应度值优于旧解，则雇佣蜂记住新解忘记旧解；反之，则将保留旧解。
c.跟随蜂阶段；
蜂巢中的跟随蜂分析雇佣蜂带回来的信息，采用轮盘赌策略来选择蜜源跟踪开采，计算公式如下：
Figure BDA0002923260930000091
式(10)中，Pm表示跟随蜂是否选择跟随雇佣蜂的概率；fitm(xm)表示蜜源适应度的值。
若计算出的选择概率大于随机生成的数值，则跟随蜂选择跟随雇佣蜂，否则转化为侦察蜂，寻找新蜜源。
d.侦察蜂阶段：
蜜源拥有参数trial，初始值为0，被开采一次trial值加1。如果一个蜜源经过多次开采也就是trial值过高，超过了预定阈值limit，那么需抛弃这个蜜源，侦查蜂也是雇佣蜂需要重新找到一个新的食物源vmi。计算公式同雇佣蜂寻找新蜜源的公式(9)。

Claims (5)

1.基于GRA-ABC-Elman模型的光伏发电功率短期预测方法，其特征在于包括以下步骤：
①采集光伏电站历史发电功率数据以及气象站对应时间段的气象信息，作为气象、功率样本数据；
②剔除气象数据中的异常、重复数据，对气象数据中所有特征作灰色关联度分析,提取其中的重要特征作为Elman神经网络的训练输入集；
③建立Elman神经网络，确定其网络拓扑结构和输入层、输出层和隐含层节点个数，初始化Elman神经网络的各项参数；
④利用人工蜂群算法不断优化Elman神经网络的权值和阈值；
⑤利用优化后的神经网络建立光伏发电功率短期预测模型并输入气象、功率样本数据对该预测模型进行训练；
⑥将从数值天气预报NWP中获得的待预测日的气象信息输入到训练好的预测模型中，对待预测日的发电功率进行预测。
2.根据权利要求1所述的基于GRA-ABC-Elman模型的光伏发电功率短期预测方法，其特征在于：所述步骤①中气象站提供的气象信息主要包括光照辐射度、温度、湿度、风速、大气压强。
3.根据权利要求1所述的基于GRA-ABC-Elman模型的光伏发电功率短期预测方法，其特征在于：所述步骤②中对气象数据中所有特征作灰色关联度分析，主要包括如下步骤：
a.数据归一化：
Figure FDA0002923260920000021
式(1)中，xA(i)表示气象样本数据归一化后得到的值；xmax、xmin分别表示气象样本数据中的最大值、最小值，x表示某一时刻气象样本数据值；
b.求关联系数：
Figure FDA0002923260920000022
式(2)中，ζA(i)表示关联系数；ρ表示控制关联系数区分度的可调节系数；
c.计算关联度：
Figure FDA0002923260920000023
d.提取上述关联度接近1的重要特征作为Elman神经网络训练输入集。
4.根据权利要求1所述的基于GRA-ABC-Elman模型的光伏发电功率短期预测方法，其特征在于：所述步骤③中建立的Elman神经网络的非线性状态空间表达式为：
y(k)＝g(w2h(k)) (4)
h(k)＝f(w1u(k-1)+w3xc(k)) (5)
xc(k)＝h(k-1) (6)
式(4)、(5)、(6)中，f(*)为隐含层神经元的激励函数；g(*)为输出层神经元的激励函数；y为m维输出节点向量；h为n维隐含层节点单元向量；u为r维输入节点向量；xc为n维承接层反馈状态向量；w1，w2，w3分别代表输入层到隐含层的权值，隐含层到输出层的权值，承接层到隐含层的权值。
5.根据权利要求1所述的基于GRA-ABC-Elman模型的光伏发电功率短期预测方法，其特征在于：所述步骤④利用人工蜂群算法不断优化Elman神经网络的权值和阈值包括如下步骤：
a.初始化蜜源向量：
xmi＝li+rand(0,1)*(ui-li) (7)
式(7)中，xmi表示所有蜜源向量，m＝1,2...N代表一共N个解向量，i＝1,2...n代表每个解向量含有n个变量；ui和li分别表示xmi的最大、最小边界值；
计算每个初始蜜源适应度的值fitm(xm)，计算公式如下：
Figure FDA0002923260920000031
b.雇佣蜂阶段：
Figure FDA0002923260920000032
式(9)中，vmi表示雇佣蜂找到的新蜜源向量；xki表示随机选取的蜜源；
Figure FDA0002923260920000033
表示一个控制扰动程度的随机数；
c.跟随蜂阶段：
Figure FDA0002923260920000034
式(10)中，Pm表示跟随蜂是否选择跟随雇佣蜂的概率；
d.侦察蜂阶段：
Figure FDA0002923260920000035
式(11)中，vmi表示雇佣蜂找到的新蜜源向量；xki表示随机选取的蜜源；
Figure FDA0002923260920000036
表示一个控制扰动程度的随机数。
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