CN114971007A - 基于多尺度图卷积神经网络的光伏发电预测方法及*** - Google Patents

基于多尺度图卷积神经网络的光伏发电预测方法及*** Download PDF

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CN114971007A CN202210560677.5A CN202210560677A CN114971007A CN 114971007 A CN114971007 A CN 114971007A CN 202210560677 A CN202210560677 A CN 202210560677A CN 114971007 A CN114971007 A CN 114971007A
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刘金会
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Beijing Huaqing Zhihui Energy Technology Co ltd
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Abstract

本发明提供了基于多尺度图卷积神经网络的光伏发电预测方法及***，所述方法构建了一个注意力时空卷积核，利用1x1卷积和1x1图卷积分别提取同一地区多个光伏电站数据的时间和空间特征，并引入注意力机制对各个时刻的相互关系进行建模，衡量不同时刻的数据对预测结果的影响程度。在网络构建方法上，引入Res2Net，将上述注意力时空卷积核嵌入到Res2Net网络中，实现多种尺度的时空特征融合，进而实现多尺度的时空特征表达，最终实现多尺度动态图卷积神经网络的光伏发电预测。

Description

基于多尺度图卷积神经网络的光伏发电预测方法及***
技术领域
本发明涉及光伏发电技术领域，尤其是基于多尺度图卷积神经网络的光伏发电预测方法及***。
背景技术
近年来光伏并网由于具有分布式运行，且可以减小输电和配电***压力，并对电网的可靠性有所提高等特点，正逐渐在全球流行开来。光伏电站只能在白天产生电能，是一种典型的间歇式电源，其发电功率受太阳辐照强度和环境温度等气象条件的影响，具有较大的波动性和随机性。光伏发电的这些特点会使得大规模光伏发电并网时对电网的稳定运行带来剧烈的冲击，给整个电力***造成不良的影响。若能够及时且准确地预测光伏发电功率，将大大减轻光伏发电的波动给电网带来的影响，对电网调度和光伏电站运行有重要意义。准确的光伏功率预测有助于解决光伏大规模开发与利用所面临的问题。预测结果可作为电网调度和光伏电站运维的决策参考。
目前，很多的研究人员对光伏发电预测进行了研究。在现有的研究中，对于光伏发电的预测技术主要分为两类：物理法、统计法。物理法主要基于光伏组件和影响电力生产的天气条件：太阳辐照度，温度等。这些技术使用数学模型将天气条件转换为电能的机会。统计法通过对历史数据进行分析然后预测未来一段时间的光伏发电。相比于物理法，统计法可以更好的适用于光伏发电功率预测。
在光伏发电中存在很多预测模型，如人工神经网络，支持向量机，BP神经网络等在很多文献中都被很好地用来做光伏发电的预测，但是普通的神经网络预测模型无法有效地同时捕捉分布式光伏站点的时间和空间的特征，影响预测精度。
发明内容
本发明提供了基于多尺度图卷积神经网络的光伏发电预测方法及***，用于解决现有光伏发电预测模型的预测精度低的问题。
为实现上述目的，本发明采用下述技术方案：
本发明第一方面提供了一种基于多尺度图卷积神经网络的光伏发电预测方法，所述方法包括以下步骤：
获取输入信息，从所述输入信息中提取光伏电站数据的时间特征和空间特征，形成时空特征图，所述时间特征通过一维扩张卷积提取；
将所述时空特征图沿通道维度分成若干个特征子图，计算每个特征子图对应的注意力时空卷积核，除第一个特征子图对应的注意力时空卷积核外，其余特征子图对应的注意力时空卷积核中包括之前所有特征子图的时空信息，所述特征子图与对应的注意力时空卷积核形成当前特征子图的时空特征；
将多种尺度的时空特征沿通道维度拼接，形成与输入信息维度一致的拼接时空特征，对所述拼接时空特征中的各尺度时空特征进行加权融合得到光伏发电预测结果。
进一步地，所述时间特征的提取具体为：
Figure BDA0003654278440000021
式中，Z为提取的时间特征，δ为Selu激活函数，
Figure BDA0003654278440000022
为卷积核，*d为一维扩张卷积算子，H为光伏电站时间特征的原始数据。
进一步地，所述空间特征通过近似图卷积算子提取，具体为：
计算图信号X与卷积核Θ的频域图卷积
Figure BDA0003654278440000023
其中
Figure BDA0003654278440000024
是图卷积算子，L为图拉普拉斯矩阵，
Figure BDA0003654278440000025
是L的特征向量矩阵，Λ是以L的特征值为对角线元素的对角阵，U是L的特征向量矩阵；
通过K阶切比雪夫多项式近似所述频域图卷积
Figure BDA0003654278440000031
其中
Figure BDA0003654278440000032
为切比雪夫系数向量，Tk(x)为切比雪夫多项式。
进一步地，所述注意力时空卷积核的计算具体为：
利用全局平均池化对空间特征图除时间外的特征进行聚合操作，得到各时刻的全局空间特征；
基于两个全连接层不同时刻的相互关系，利用激活函数将所述相互关系映射到预设区间，得到时间权重系数，将所述时间权重系数分配给所述空间特征图，得到注意力时空卷积核。
进一步地，所述各时刻全局空间特征的计算具体为：
Figure BDA0003654278440000033
式中，St为t时刻的全局空间特征，GAP表示聚合操作，
Figure BDA0003654278440000034
为t时刻的时空特征图，
Figure BDA0003654278440000035
是
Figure BDA0003654278440000036
在t时刻n节点f通道上的值，N、F分别表示节点数和通道数。
进一步地，所述权重系数的计算具体为：
Figure BDA0003654278440000037
式中，
Figure BDA0003654278440000038
为权重系数，S为全局空间特征，2FC表示两个全连接层，
Figure BDA0003654278440000039
Figure BDA00036542784400000310
分别是两个全连接所涉及的参数矩阵，r为缩放率，σ为sigmoid激活函数，δ为Selu激活函数。
进一步地，所述注意力时空卷积核的计算为：
Figure BDA00036542784400000311
式中，Qt、
Figure BDA00036542784400000312
和
Figure BDA00036542784400000313
分别表示t时刻的注意力时空卷积核、权重系数和时空特征图。
进一步地，所述将多种尺度的时空特征沿通道维度拼接的过程中，包括：
引入Res2Net网络结构以多尺度时空特征融合的方式获取光伏电站数据的时空相关性，然后利用卷积层将提取的时空特征整理成与预测目标一致的维度。
本发明第二方面提供了一种多尺度动态图卷积神经网络的光伏发电预测***，所述***包括：
数据提取单元，用于获取输入信息，从所述输入信息中提取光伏电站数据的时间特征和空间特征，形成时空特征图，所述时间特征通过一维扩张卷积提取；
数据处理单元，用于将所述时空特征图沿通道维度分成若干个特征子图，计算每个特征子图对应的注意力时空卷积核，除第一个特征子图对应的注意力时空卷积核外，其余特征子图对应的注意力时空卷积核中包括之前所有特征子图的时空信息，所述特征子图与对应的注意力时空卷积核形成当前特征子图的时空特征；
发电预测单元，用于将多种尺度的时空特征沿通道维度拼接，形成与输入信息维度一致的拼接时空特征，对所述拼接时空特征中的各尺度时空特征进行加权融合得到光伏发电预测结果。
本发明第三方面提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机指令，所述计算机指令在所述***上运行时，使所述***执行所述方法的步骤。
本发明第二方面的所述光伏发电预测***能够实现第一方面及第一方面的各实现方式中的方法，并取得相同的效果。
发明内容中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是发明所有的全部效果，上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：
1、本发明在进行光伏发电预测的过程中，将提取的时空特征图分成多个特征子图，并基于注意力时空卷积核，实现多种尺度的时空特征融合，且注意力时空卷积核中考虑各个时刻之间的相关性，提升模型表达能力，可以有效地提取光伏电站时间和空间的特征，更深入地挖掘数据特性从而提高图卷积神经网络光伏发电预测模型的预测精度。
2、在进行时间特征提取时，采用一维扩张卷积设置扩张率，在卷积核的每个元素之间加入适当数量的零值来控制卷积核的维度，进而非线性地调节时间维度，解决固定尺寸的卷积核，影响时间特征记忆力的问题。
3、在进行空间特征提取时，本发明对传统的基于频域的图卷积进行切比雪夫近似，降低公式计算的复杂度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明所述方法实施例的流程示意图；
图2是本发明所述方法实施例中，注意力时空卷积核的构建过程示意图；
图3是本发明所述方法实施例中权重系数计算过程中对应的数据维度变化示意图；
图4是本发明所述***实施例的结构示意图。
具体实施方式
为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。
如图1所示，本发明实施例提供了一种基于多尺度图卷积神经网络的光伏发电预测方法，所述方法包括以下步骤：
S1,获取输入信息，从所述输入信息中提取光伏电站数据的时间特征和空间特征，形成时空特征图，所述时间特征通过一维扩张卷积提取；
S2,将所述时空特征图沿通道维度分成若干个特征子图，计算每个特征子图对应的注意力时空卷积核，除第一个特征子图对应的注意力时空卷积核外，其余特征子图对应的注意力时空卷积核中包括之前所有特征子图的时空信息，所述特征子图与对应的注意力时空卷积核形成当前特征子图的时空特征；
S3,将多种尺度的时空特征沿通道维度拼接，形成与输入信息维度一致的拼接时空特征，对所述拼接时空特征中的各尺度时空特征进行加权融合得到光伏发电预测结果。
如图2所示，步骤S1中，将时间数据看作是一维的结构化数据，利用一维卷积神经网络对其进行时间特征的提取。由于卷积神经网络的卷积核尺寸是固定的，会导致其对时间特征的记忆能力也只能是短期的。为了缓解这一问题，本发明采用一维扩张卷积对光伏电站数据的时间特征进行捕获。作为特殊的一维卷积，扩张卷积可以通过设置扩张率d，在卷积核
Figure BDA0003654278440000061
的每个元素之间加入d-1个零值来控制卷积核的维度，进而非线性地调节时间维度：
Figure BDA0003654278440000062
式中δ为Selu激活函数，*d为一维扩张卷积算子。假设该扩张卷积的卷积核个数为C′，且使用填充操作维持特征图的尺寸。H是光伏电站时间特征的原始数据。
通过一维扩张卷积对光伏电站数据的时间维度进行特征提取后，再对同一地区多个光伏电站数据进行空间特征提取。现有的光伏电站数据预测模型大部分使用的是基于频域的图卷积。
图信号X与卷积核Θ的频域图卷积操作可以被定义为:
Figure BDA0003654278440000071
其中
Figure BDA0003654278440000072
是图卷积算子，L为图拉普拉斯矩阵，经过归一化处理后
Figure BDA0003654278440000073
IN是单位阵，
Figure BDA0003654278440000074
是L的特征向量矩阵，D是度矩阵，Λ是以L的特征值为对角线元素的对角阵，U是L的特征向量矩阵，A是反映图X内部连接情况的邻接矩阵由于上面公式拉普拉斯的特征分解较为复杂，计算量大，这里采用K阶切比雪夫多项式来近似图卷积核：
Figure BDA0003654278440000075
其中
Figure BDA0003654278440000076
切比雪夫系数向量，切比雪夫多项式定义为Tk(x)＝2xTk-1(x)-Tk-2(x)T0(x)＝1，T1(x)＝x。而
Figure BDA0003654278440000077
λmax代表L的最大特征值。通过这种近似方式，上面公式的计算复杂度大大减少。
在光伏电站历史数据中，不同时间的光伏数据对预测结果的贡献是有差别的。因此，根据各个时刻特征之间的关系，动态地给不同时刻的特征分配不同的权重，使得模型关注对预测结果更有利的特征。本发明将注意力机制运用到光伏电站数据的时间维度上，整合每个时刻的特征，并对不同时刻特征之间的相关性进行建模，进而动态地给每个时刻的时空特征Z分配权重，强调有价值的特征，削弱无效特征的影响。
步骤S3中，计算每个特征子图对应的注意力时空卷积核具体为：
首先利用全局平均池化对时空特征图
Figure BDA0003654278440000078
除了时间以外其他维度的特征进行聚合操作，得到各个时刻的全局空间特征
Figure BDA0003654278440000079
然后通过如下公式，两个全连接层(2FC)考虑不同时刻之间的相互关系，并利用sigmoid激活函数σ将这种关系映射到[0,1]取值区间，得到时间权重系数
Figure BDA00036542784400000710
最后，将该权重分配给
Figure BDA00036542784400000711
得到注意力时空卷积核
Figure BDA00036542784400000712
整个过程用公式表示为：
Figure BDA0003654278440000081
Figure BDA0003654278440000082
Figure BDA0003654278440000083
式中
Figure BDA0003654278440000084
是
Figure BDA0003654278440000085
在t时刻n节点f通道上的值，
Figure BDA0003654278440000086
分别是两个全连接所涉及的参数矩阵，可以通过调节缩放率r控制该模块的参数量。
如图3展示了特征图
Figure BDA0003654278440000087
在生成权重系数
Figure BDA0003654278440000088
过程中的维度变化。
步骤S3中，以构建的注意力时空卷积核为基本单元，提出多尺度时空图卷积层。如图4所示，假设***的输入为
Figure BDA0003654278440000089
经过1x1卷积处理后，得到特征图
Figure BDA00036542784400000810
其中F'＝F×s。接着沿通道维度将H(l)均分成s个特征子图，即
Figure BDA00036542784400000811
每个子特征图都有一个对应的注意力时空卷积核ASTi (l)(·)对其进行时空特征提取，并输出Qi (l)。Hi (l)将会融合ASTi-1 (l)(·)的输出Qi-1 (l)一同输入到ASTi (l)(·)中。因此，每个注意力时空卷积核ASTi (l)(·)都会接收到之前所有子特征图{Hj (l),j≤i}的时空信息。为了降低模型的参数量，***省略了对H1 (l)时空特征提取，直接将其当作重复利用的特征。上述过程数学描述为：
Figure BDA00036542784400000812
接着***把所有尺度的时空特征Qi (l)沿通道的维度拼接成
Figure BDA00036542784400000813
最后，对整合了s阶时空特征的Q(l)进行聚合，得到与X(l)维度一致的
Figure BDA00036542784400000814
该聚合操作目的是让模型可以动态地调节不同尺度时空特征的重要性，从而获得节点混合尺度的时空特征表达，更准确地完成后续的预测任务。具体的实现方式采用注意力机制对不同位置的时空特征进行注意力加权。
基于光伏发电的周期特征，距离预测目标序列前一天、一月甚至一年对应时段的天气情况、光照情况也会对当前的预测带来较强的指导意义。为了考虑光伏电站数据的周期性通过3个结构相同的网络组件分别对光伏电站数据近期、月周期和年周期序列Xr,Xm,Xy的时空特征进行建模。
每个组件由多尺度时空图卷积层和卷积层构成，引入Res2Net网络结构以多尺度时空特征融合的方式获取光伏电站数据的时空相关性。接着，利用卷积层将提取的时空特征整理成与预测目标一致的维度。最后对各个组件的输出进行加权融合，得到最终的预测结果。
本发明提出了一种基于多尺度动态图卷积神经网络的光伏发电预测方法，其构建了一个注意力时空卷积核，利用1x1卷积和1x1图卷积分别提取同一地区多个光伏电站数据的时间和空间特征，并引入注意力机制对各个时刻的相互关系进行建模，衡量不同时刻的数据对预测结果的影响程度。在网络构建方法上，引入Res2Net，将上述注意力时空卷积核嵌入到Res2Net网络中，实现多种尺度的时空特征融合，进而实现多尺度的时空特征表达，最终实现多尺度动态图卷积神经网络扥的光伏发电预测。
如图4所示，本发明还提供了一种多尺度动态图卷积神经网络的光伏发电预测***，包括数据提取单元1、数据处理单元2和发电预测单元3。
数据提取单元1用于获取输入信息，从所述输入信息中提取光伏电站数据的时间特征和空间特征，形成时空特征图，所述时间特征通过一维扩张卷积提取；数据处理单元2用于将所述时空特征图沿通道维度分成若干个特征子图，计算每个特征子图对应的注意力时空卷积核，除第一个特征子图对应的注意力时空卷积核外，其余特征子图对应的注意力时空卷积核中包括之前所有特征子图的时空信息，所述特征子图与对应的注意力时空卷积核形成当前特征子图的时空特征；发电预测单元3用于将多种尺度的时空特征沿通道维度拼接，形成与输入信息维度一致的拼接时空特征，对所述拼接时空特征中的各尺度时空特征进行加权融合得到光伏发电预测结果。
本发明还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机指令，所述计算机指令在所述***上运行时，使所述***执行所述方法的步骤。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (10)

1.一种基于多尺度图卷积神经网络的光伏发电预测方法，其特征是，所述方法包括以下步骤：
获取输入信息，从所述输入信息中提取光伏电站数据的时间特征和空间特征，形成时空特征图，所述时间特征通过一维扩张卷积提取；
将所述时空特征图沿通道维度分成若干个特征子图，计算每个特征子图对应的注意力时空卷积核，除第一个特征子图对应的注意力时空卷积核外，其余特征子图对应的注意力时空卷积核中包括之前所有特征子图的时空信息，所述特征子图与对应的注意力时空卷积核形成当前特征子图的时空特征；
将多种尺度的时空特征沿通道维度拼接，形成与输入信息维度一致的拼接时空特征，对所述拼接时空特征中的各尺度时空特征进行加权融合得到光伏发电预测结果。
2.根据权利要求1所述基于多尺度图卷积神经网络的光伏发电预测方法，其特征是，所述时间特征的提取具体为：
Figure FDA0003654278430000011
式中，Z为提取的时间特征，δ为Selu激活函数，
Figure FDA0003654278430000012
为卷积核，*d为一维扩张卷积算子，H为光伏电站时间特征的原始数据。
3.根据权利要求1所述基于多尺度图卷积神经网络的光伏发电预测方法，其特征是，所述空间特征通过近似图卷积算子提取，具体为：
计算图信号X与卷积核Θ的频域图卷积
Figure FDA0003654278430000013
其中
Figure FDA0003654278430000014
是图卷积算子，L为图拉普拉斯矩阵，
Figure FDA0003654278430000015
是L的特征向量矩阵，Λ是以L的特征值为对角线元素的对角阵，U是L的特征向量矩阵；
通过K阶切比雪夫多项式近似所述频域图卷积
Figure FDA0003654278430000021
其中
Figure FDA0003654278430000022
为切比雪夫系数向量，Tx(x)为切比雪夫多项式。
4.根据权利要求1所述基于多尺度图卷积神经网络的光伏发电预测方法，其特征是，所述注意力时空卷积核的计算具体为：
利用全局平均池化对空间特征图除时间外的特征进行聚合操作，得到各时刻的全局空间特征；
基于两个全连接层不同时刻的相互关系，利用激活函数将所述相互关系映射到预设区间，得到时间权重系数，将所述时间权重系数分配给所述空间特征图，得到注意力时空卷积核。
5.根据权利要求4所述基于多尺度图卷积神经网络的光伏发电预测方法，其特征是，所述各时刻全局空间特征的计算具体为：
Figure FDA0003654278430000023
式中，St为t时刻的全局空间特征，GAP表示聚合操作，
Figure FDA0003654278430000024
为t时刻的时空特征图，
Figure FDA0003654278430000025
是
Figure FDA0003654278430000026
在t时刻n节点f通道上的值，N、F分别表示节点数和通道数。
6.根据权利要求5所述基于多尺度图卷积神经网络的光伏发电预测方法，其特征是，所述权重系数的计算具体为：
Figure FDA0003654278430000027
式中，
Figure FDA0003654278430000028
为权重系数，S为全局空间特征，2FC表示两个全连接层，
Figure FDA0003654278430000029
Figure FDA00036542784300000210
分别是两个全连接所涉及的参数矩阵，r为缩放率，σ为sigmoid激活函数，δ为Selu激活函数。
7.根据权利要求6所述基于多尺度图卷积神经网络的光伏发电预测方法，其特征是，所述注意力时空卷积核的计算为：
Figure FDA00036542784300000211
式中，Qt、
Figure FDA00036542784300000212
和
Figure FDA00036542784300000213
分别表示t时刻的注意力时空卷积核、权重系数和时空特征图。
8.根据权利要求1所述基于多尺度图卷积神经网络的光伏发电预测方法，其特征是，所述将多种尺度的时空特征沿通道维度拼接的过程中，包括：
引入Res2Net网络结构以多尺度时空特征融合的方式获取光伏电站数据的时空相关性，然后利用卷积层将提取的时空特征整理成与预测目标一致的维度。
9.一种基于多尺度图卷积神经网络的光伏发电预测***，其特征是，所述***包括：
数据提取单元，用于获取输入信息，从所述输入信息中提取光伏电站数据的时间特征和空间特征，形成时空特征图，所述时间特征通过一维扩张卷积提取；
数据处理单元，用于将所述时空特征图沿通道维度分成若干个特征子图，计算每个特征子图对应的注意力时空卷积核，除第一个特征子图对应的注意力时空卷积核外，其余特征子图对应的注意力时空卷积核中包括之前所有特征子图的时空信息，所述特征子图与对应的注意力时空卷积核形成当前特征子图的时空特征；
发电预测单元，用于将多种尺度的时空特征沿通道维度拼接，形成与输入信息维度一致的拼接时空特征，对所述拼接时空特征中的各尺度时空特征进行加权融合得到光伏发电预测结果。
10.一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机指令，其特征是，所述计算机指令在权利要求9所述***上运行时，使所述***执行如权利要求1-8任一项所述方法的步骤。
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