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  应用科技  2020, Vol. 47 Issue (3): 41-45  DOI: 10.11991/yykj.201911018
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引用本文  

齐琦, 陈芳芳, 徐天奇, 等. 基于经验模态分解改进神经网络光伏出力预测[J]. 应用科技, 2020, 47(3): 41-45. DOI: 10.11991/yykj.201911018.
QI Qi, CHEN Fangfang, XU Tianqi, et al. Improved neural network for output prediction of photovoltaic generation based on empirical modal decomposition[J]. Applied Science and Technology, 2020, 47(3): 41-45. DOI: 10.11991/yykj.201911018.

基金项目

国家自然科学基金项目(61761049,61461055);云南省教育厅科学研究基金项目(2019Y0169)

通信作者

陈芳芳,E-mail:cff2009h@126.com

作者简介

齐琦,女,硕士研究生;
陈芳芳,女,副教授

文章历史

收稿日期:2019-11-15
网络出版日期:2020-05-21
基于经验模态分解改进神经网络光伏出力预测
齐琦, 陈芳芳, 徐天奇, 孙祥晟    
云南民族大学 电气信息工程学院,云南 昆明 650504
摘要:光伏发电存在光伏出力不稳定性与波动性等问题。本文提出一种基于经验模态分解(EMD)的遗传算法(GA)优化BP神经网络的短期发电功率预测模型,优化了BP神经网络迭代次数多、收敛时间长等缺陷。从某小型光伏电站获得发电数据,建立EMD-GA-BP预测模型,与单一的BP神经网络预测模型和GA-BP神经网络预测模型作对比,证实本文提出预测模型稳定性好且误差较小,具有一定的研究价值。
关键词清洁能源    光伏发电    出力预测    经验模态分解    GA遗传优化算法    BP神经网络    组合预测模型    
Improved neural network for output prediction of photovoltaic generation based on empirical modal decomposition
QI Qi, CHEN Fangfang, XU Tianqi, SUN Xiangsheng    
School of Electrical and Information Technology, Yunnan Minzu University, Kunming 650504, China
Abstract: Photovoltaics power generation is a hot spot of research nowadays, and in the mean time, there are also shortcomings, such as instability and volatility of photovoltaic output. In this paper, a short-term power generation forecast model of genetic algorithm(GA)-BP neural network based on empirical modal decomposition(EMD) is proposed, which optimizes the defects of the BP neural network, such as too many times of iteration, long convergence time, etc. An EMD-GA-BP prediction model was established by obtaining power generation data from a small photovoltaic power station, and then compared with the single BP neural network prediction model and the GA-BP neural network prediction model, confirming that both the stability and error of the prediction model are small. This study has a certain research value.
Keywords: clean energy    PV generation    output forecasting    empirical modal decomposition    GA genetic optimization algorithm    BP neural network    combined forecast model    

近年来,随着能源需求的快速增长、化石能源的日益枯竭及核能的限制性发展,清洁能源因其自身的优势而被大规模应用于电力系统中[1]。现今,如何合理地解决环境问题和能源问题已经成为世界各国的研究热点[2]。太阳能是现在热门的清洁能源,尽管它占有很大优势,但还是受到环境的制约,如风速、温度、光照强度等。因此,对光伏发电进行准确的预测,可以节约资源,保证电力系统运行的稳定性,对清洁能源应用很有意义。

光伏出力预测的研究方法主要有统计法与物理法2种[3-4]。物理法主要通过建立物理模型来进行预测;统计法则依靠大量的数据,通过优化算法进行预测。文献[5]只采用了一种预测模型,由于环境影响因素较大,这种单一预测模型预测结果的准确度较差。文献[6]使用SVM对数据进行分类后使用BPNN和自回归与滑动平均模型分别预测,但SVM的分类误差较大。本文的研究对象是小型光伏发电站,构建基于BP神经网络的预测模型,由于BP神经网络易陷入局部极小值,并且具有收敛速度慢等缺陷,提出基于EMD分解的GA-BP神经网络预测模型,优化网络结构中的权值和阈值。然后利用某光伏电站的历史数据作为输入变量,输入到搭建好的预测模型中,最后经过对比得出结论。

1 光伏发电输出功率影响因素

本文通过记录某小型光伏发电站2015年5月3日—7月3日的温度、海拔、云层密度、空气湿度以及发电量数据,通过SPSS数据分析软件,选用Person相关系数进行分析。在对数据进行聚类讨论时,首先确定变量的相似性程度 $x$ 的取值:

${x_i},{y_i} \in R$

式中: ${x_i}$ 为温度、海拔等因素变量, ${y_i}$ 为发电量变量,R为总样本,person相关系数为

$r = \frac{{\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^n {({x_i} - \overline x } )({y_i} - \overline y )}}{{{{\Bigg[\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^n {({x_i}} - \overline x )^2}}\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^n {({y_i}} - \overline y {)^2}\Bigg]^{1/2}}}$

式中: $n$ 为样本量; $\overline x $ $\overline y $ 分别为变量的均值; ${x_i}$ ${y_i}$ 为当前变量,其中 $i \in n$ r描述的是2个变量间线性相关强弱的程度, $r$ ∈(−1,1)。若 $r > 0$ ,表明2个变量是正相关;若 $r < 0$ ,表明2个变量是负相关。r的绝对值越大,表明相关性越强。

由此可得,光伏发电量与温度以及湿度具有较强的相关关系,与海拔、气压等因素相关较小[7]。在分析了相关因素的基础上,本文为了提高预测的精度往往会在天气因素变化大体相同的基础上采用相似日的选取原理。

2 建模原理 2.1 经验模态分解

经验模态分解是根据数据自身的时间尺度把信号分解,不用预设其他基函数。由于该方法具有这样的优点,它可以应用在任何的信号分解,在处理数据时有很大的优势,广泛应用于分析非平稳信号,信噪比很高。经验模态分解方法假设任何复杂信号都是由简单且独立的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)组成的[8]。EMD分解法能将不平稳数据进行平稳化处理,然后进行希尔伯特变换获得时频谱图,获得有意义的频率。这种方法较直观、具有自适应性[9]。所谓经验模态分解就是从非平稳、非线性的原始信号里面拆分出特征尺度各不相同的信号,从而获取多个不一样的本征模函数及一个剩余分量。具体分解步骤如下[10]

1)假设原始信号为 ${x_{(t)}}$ ,找出局部极大值与极小值点,利用三次样条插值的办法,使上包络线与极大值连接,下包络值与极小值连接。

2)求上包络线与下包络线的均值 ${m_1}(t)$ ${x_1}(t)$ ${m_1}(t)$ 的差为

${h_1}(t) = {x_1}(t) - {m_1}(t)$

${h_1}(t)$ 为IMF,那么 ${h_1}(t)$ 为第一个分量。

3)如 ${h_1}(t)$ 不是IMF,则把它作为原始信号,重复步骤2),得出

${h_{11}}(t) = {h_1}(t) - {m_{11}}(t)$

然后经过重复的筛选,得到 ${h_{1k}}(t)$ 达到IMF的条件,即

${h_{1k}}(t) = {h_{1(k - 1)}}(t) - {m_{1k}}(t)$

4)从 ${x_{(t)}}$ 中分离出 ${c_1}(t)$ ${c_1}(t)$ 是原始信号的第一个IMF成分, 代表 $x(t)$ 最高频率的分量,得到:

${r_1}(t) = x(t) - {c_1}(t)$

${r_1}(t)$ 为新的信号,然后把 ${r_1}(t)$ 当作原始信号重复步骤1)~步骤3),得到第2个IMF的 ${c_2}(t)$ ,代表 ${r_1}(t)$ 的最高频率分量,重复 $n$ 次得到:

${r_2}(t) = {r_1}(t) - {c_2}(t)$
${r_n}(t) = {r_{n - 1}}(t) - {c_n}(t)$

${r_n}(t)$ 为一个极小值常量时,停止分解,得到:

$x(t) = \sum\nolimits_{i = 1}^n {{c_i}} (t) + {r_n}(t)$

从记录的小型光伏发电站中选取10天的光伏数据,把原始信号做EMD分解处理。由于外界因素影响,如温度、湿度和云层变化的随机性等特点,经验模态分解法的自适应性与完备性等特点与优势才得以显现出来[11]。EMD分解图如图1所示。

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图 1 EMD分解

图1中可知,原始光伏数据与IMF1形状有明显的日周期性,体现了光伏出力的特点。由于光照强度的影响,早上和傍晚的力度较弱,正午时光照强度大、出力强。IMF2、IMF3与IMF4为低频周期分量,它们的幅值较低,而剩余信号(residual, RES)分量占比较高,可以体现出整体光伏发电趋势。

2.2 BP神经网络模型

神经网络则是一类相对复杂的计算网络。BP神经网络由输入层(input),隐含层(hidden),输出层(output)和权重(weight)组成。

BP神经网络的整个学习过程为信号正向传播和误差的方向回传[12]。假设训练样本数为 $N$ ,最大训练次数为 $T$ , $\omega (t)$ 为第 $t$ 次迭代的权值。BP算法具体步骤如下:

1)将权值 $\omega $ 进行初始化处理。

2)输入 $N$ 个样本,假设当前为第 $n$ 个样本,计算得到网络实际输出与希望输出的误差。

3)如果 $n < N$ ,那么 $n = n + 1$ ,重复步骤2),否则进行步骤4)。

4)得到的误差逐层反向传回之前的各层,并将误差信号加载到连接的权值上,使得整个神经网络误差减小。

5)重复训练每一个输入与输出样本,直到误差符合要求为止。

2.2.1 输入层、输出层与隐含层设计

由前文可知,光伏出力强度受多种因素的影响。在众多因素中,光照强度、温度、风速3个为主要影响因素,因此考虑进输入层结点。而光伏出力受时间的影响,集中在上午6点到下午18点之间,所以我们将光伏电站的光伏出力限制在此区间,选取1 h为周期,所以共取13个功率数据与13个温度数据。此外太阳辐照强度与日平均风速也是2个重要影响因素,应加入研究,因此共28个输入层节点数。输出层的神经元传递函数通常采用线性传递函数,公式如下:

${\rm{pureline}}(x) = x$ (10)

在BP神经网络中,有一个公式可以确定隐含层节点数目:

$h = \sqrt {m + n} + a$ (11)

式中: $m$ 为输出层节点数; $n$ 为输入层节点数; $h$ 为隐含层节点数; $a$ 是调节常数,范围为[1,10]。按照公式,隐含层节点数 $l$ 的范围应该为从8到17,经过多次试验,取13时误差最小。

2.2.2 BP神经网络光伏出力预测

将收集的数据作为训练样本,然后将误差反向传播到神经网络中,对第1—9日的数据进行训练,再利用第9日的数据预测第10日的发电值,然后将预测的结果与实际值比较,结果如图2所示。

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图 2 BP神经网络预测光伏出力数据与期望值对比

图2可知,BP神经网络的预测值与期望值之间的误差较大,尤其在中午时,光照强度较强,误差较为明显。

3 基于EMD分解的GA-BP光伏出力预测 3.1 遗传算法

遗传算法(GA)的思想基于达尔文的进化论、魏茨曼的物种选择学说和孟德尔的群体遗传学说[13]。遗传算法模拟生命进化,在自然选择中交配、繁殖、突变。在GA中,有选择、交叉、变异3种遗传算子。选择算子依据规则从群体中选出部分个体作为下一代种群个体;交叉算子按照遗传模拟充足、选取最佳的基因转移给下一代中,从而获得新个体;变异算子模拟在自然进化中出现的基因突变现象,依据变异的概率获得新个体。

3.2 GA-BP模型光伏出力预测

为了克服神经网络的缺陷,一些学者提出采用GA优化BP神经网络的权值和阈值的方法,建立了GA-BP模型[14]。GA-BP模型构建如图3所示。然后选择数据作训练样本,进行仿真模拟,得到GA-BP神经网络预测模型,如图4所示。

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图 3 GA-BP构建流程
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图 4 GA-BP预测光伏出力数据与期望值对比

图4可知,GA-BP神经网络的预测精确度要较单一BP神经网络的高,但是该模型在太阳出力强的阶段仍具有较大误差,因此还需要进一步改进。

3.3 基于EMD分解的GA-BP神经网络光伏出力预测

由于GA-BP模型虽然优化了精度,但是耗费了一定的时间,于是建立基于EMD组合预测模型。EMD能够分解出不同频率特性的信号,然后对每一个信号用GA-BP算法进行预测,基于EMD分解的组合预测模型流程图和结果如图56所示。

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图 5 EMD-GA-BP预测流程
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图 6 3种模型预测光伏出力数据与实际值对比

图6可知,EMD-GA-BP的拟合效果较其他2种预测方法更精确,但模型预测结果与实际值仍存在一定误差,经过反复训练,表1为各模型均方误差(mean squared error,MSE)与平均绝对误差(mean absolute error,MAE)的对比。

表 1 3种模型预测误差对比

表1可知,BP神经网络的预测结果误差较大,GA-BP模型的预测结果较单一BP模型精确,而EMD-GA-BP组合预测模型的预测精度高于前两者,说明本文的组合预测模型具有较强的适应性。

4 结论

利用神经网络对光伏系统进行短期的出力预测是当今的热点,也是电网正常运行的基础,对电力的发展与电力部门的经济效益有着重要的意义。本文通过收集某光伏电站的数据,进行仿真预测,结果证明,使用本文的基于经验模态分解算法改进BP神经网络的光伏出力预测结果,误差较单一使用BP神经网络与GA-BP神经网络的小,虽然与实际发电量相比,仍有一定的误差,但是随着样本的增加和实验次数的增加,误差会逐渐变小,预测值也会变得更加精准,最终达到要求。

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