一種風(fēng)力發(fā)電預(yù)測(cè)算法的優(yōu)化

【摘要】風(fēng)力發(fā)電的電力生產(chǎn)依賴于風(fēng)力，這是一種波動(dòng)不可控制的能源。為了將其整合到國(guó)家電力網(wǎng)絡(luò)中，有必要預(yù)測(cè)其產(chǎn)生時(shí)間甚至是未來(lái)的幾天。本文對(duì)兩種風(fēng)電預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了研究和比較。第一種是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種方法在所有我國(guó)輸電系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)商中都在使用。第二種方法是結(jié)合最近鄰搜索和優(yōu)化算法來(lái)估計(jì)最優(yōu)輸入數(shù)據(jù)。

【關(guān)鍵詞】風(fēng)力發(fā)電? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)? 最優(yōu)輸入數(shù)據(jù)

一、背景介紹

未來(lái)引入風(fēng)力發(fā)電會(huì)在許多國(guó)家的電力供應(yīng)中發(fā)揮重要作用。在中國(guó)，它目前占電力供應(yīng)的2，7%。到2020年，風(fēng)力發(fā)電的份額將增加到5%左右，風(fēng)電裝機(jī)容量將超過(guò)最小負(fù)荷。 風(fēng)是一種波動(dòng)且不可控制的動(dòng)力源。因此，為了將大量風(fēng)力發(fā)電整合到電力供應(yīng)系統(tǒng)中，有必要可靠地預(yù)測(cè)未來(lái)幾個(gè)小時(shí)甚至到幾天內(nèi)風(fēng)力渦輪機(jī)產(chǎn)生的電力情況。對(duì)于發(fā)電廠調(diào)度和電力交易，“提前一天”的預(yù)測(cè)尤為重要。

二、風(fēng)電預(yù)測(cè)

風(fēng)電預(yù)測(cè)主要有兩種不同的方法。一種方法是利用風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)的物理模型，通過(guò)天氣數(shù)值預(yù)測(cè)模型來(lái)確定氣象數(shù)據(jù)與風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)的功率輸出之間的關(guān)系。另一種是數(shù)學(xué)建模方法，例如使用統(tǒng)計(jì)方法或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)找出天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)集的功率輸出之間的關(guān)系。在這里以德國(guó)ISET（（德國(guó)太陽(yáng)能研究所）開(kāi)發(fā)的風(fēng)力發(fā)電管理系統(tǒng)WPMS最具代表性，它是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。它由所有德國(guó)傳輸系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)商操作使用。對(duì)于日前預(yù)報(bào)，采用德國(guó)氣象局?jǐn)?shù)字天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)的氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。利用風(fēng)電場(chǎng)實(shí)測(cè)功率輸出的同步數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，從而根據(jù)天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)計(jì)算出風(fēng)電場(chǎng)的功率輸出。德國(guó)約100個(gè)代表性風(fēng)電場(chǎng)的數(shù)據(jù)可用于此。

三、改善預(yù)測(cè)模型

目前，預(yù)測(cè)模型中僅使用當(dāng)?shù)財(cái)?shù)據(jù)，即有關(guān)風(fēng)電場(chǎng)位置的天氣預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。由于參照擴(kuò)展區(qū)域的天氣變化規(guī)律，不同位置的天氣數(shù)據(jù)與風(fēng)電場(chǎng)的功率數(shù)據(jù)之間存在相關(guān)性。這可以解釋為從天氣數(shù)據(jù)的多個(gè)點(diǎn)到風(fēng)電場(chǎng)電力數(shù)據(jù)的信息流量形成一個(gè)有序的通道。在類(lèi)似的調(diào)查中，利用其他觀測(cè)點(diǎn)的風(fēng)速數(shù)據(jù)，可以改善一個(gè)地點(diǎn)的風(fēng)速短期預(yù)測(cè)（小時(shí)）。在本文中，我們探討了利用這些額外的資訊來(lái)改善風(fēng)力預(yù)測(cè)的可能性。

在通過(guò)對(duì)風(fēng)電場(chǎng)數(shù)據(jù)采集后，我們收集了一些已用風(fēng)電場(chǎng)的數(shù)據(jù)，即額定功率、按額定功率縮放的平均功率、平均輪轂高度hh、轉(zhuǎn)子平均直徑rd和每個(gè)風(fēng)電場(chǎng)wf的風(fēng)力渦輪機(jī)數(shù)量nr。在評(píng)估我們的預(yù)測(cè)方法的性能時(shí)，我們使用了標(biāo)準(zhǔn)的誤差測(cè)量，并給出了按風(fēng)電場(chǎng)額定功率縮放的結(jié)果。我們對(duì)于前10個(gè)風(fēng)電場(chǎng)，我們使用了10米高度的2008-09-15至2013-08-11期間的電力數(shù)據(jù)庫(kù)。利用這段時(shí)間的數(shù)據(jù)，我們用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了預(yù)測(cè)，并對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行了全局優(yōu)化，即與天氣情況無(wú)關(guān)的全局最優(yōu)輸入數(shù)據(jù)。結(jié)果還表明，如果將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出平均值（ann，nns）的平均值作為預(yù)測(cè)功率，則會(huì)出現(xiàn)偏差。然而，并非所有風(fēng)電場(chǎng)都是如此，因?yàn)?號(hào)風(fēng)電場(chǎng)和10號(hào)風(fēng)電場(chǎng)的模型的預(yù)測(cè)誤差高于預(yù)測(cè)誤差。我們還可以看到，通過(guò)使用兩個(gè)模型的平均值進(jìn)行功率預(yù)測(cè)，可以進(jìn)一步降低誤差。特別是從數(shù)值可以看出，由于模型的模糊性，平均模型輸出的預(yù)測(cè)誤差小于兩個(gè)單獨(dú)模型的誤差值。

四、數(shù)據(jù)優(yōu)化

在接下來(lái)，我們對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行了局部?jī)?yōu)化，即根據(jù)天氣情況估計(jì)的局部最優(yōu)來(lái)采集處理數(shù)據(jù)。天氣狀況的分類(lèi)是根據(jù)風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行的，我們預(yù)測(cè)了風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)的功率。我們確定了全局優(yōu)化和局部?jī)?yōu)化的誤差度量，并與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的誤差進(jìn)行了比較。通過(guò)局部?jī)?yōu)化，所有風(fēng)電場(chǎng)的均方根值都小于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的值，也就是9和10風(fēng)電場(chǎng)的均方根值。此外我們還發(fā)現(xiàn)，本地風(fēng)電場(chǎng)的偏差值也小于全球風(fēng)電場(chǎng)的偏差值。如果將局部的模型輸出的平均值與全局的平均值進(jìn)行比較，則可以另外減少預(yù)測(cè)誤差。然后，我們對(duì)所有風(fēng)電場(chǎng)的天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)值進(jìn)行了額外的降低，這對(duì)某些偏差值也有效。

我們最后對(duì)所有30個(gè)風(fēng)電場(chǎng)在100米風(fēng)速的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，我們使用2008-09-15至2013-08-11期間的數(shù)據(jù)，并使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和最近鄰搜索模型進(jìn)行計(jì)算，額外使用100米高度的風(fēng)速值。由于對(duì)10個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的計(jì)算結(jié)果，我們切換到了較低的水平。對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行局部?jī)?yōu)化。在這些計(jì)算中，我們使用了4個(gè)地點(diǎn)（即風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)1、4、7和8）的天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)對(duì)所有風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)的天氣狀況進(jìn)行分類(lèi)，因?yàn)樗鼈冊(cè)谡麄€(gè)區(qū)域分布良好。如上所述，我們?cè)谶@里只對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行了局部?jī)?yōu)化。

五、總結(jié)

綜上所述，我們比較了兩種風(fēng)電預(yù)測(cè)模型方法，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和最近鄰搜索法，并對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行了優(yōu)化。為了進(jìn)行比較，我們使用了風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)相關(guān)的氣象數(shù)據(jù)和電力數(shù)據(jù)。結(jié)果表明，利用最近鄰搜索結(jié)合輸入數(shù)據(jù)的優(yōu)化可以減小預(yù)測(cè)誤差。這表明，與僅使用靠近風(fēng)電場(chǎng)的一個(gè)點(diǎn)相比，使用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型中更多的天氣預(yù)報(bào)點(diǎn)可以提高風(fēng)電預(yù)報(bào)。通過(guò)使用兩個(gè)模型的平均模型輸出（即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最近鄰搜索），可以額外減少預(yù)測(cè)誤差。

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作者簡(jiǎn)介：郎朗（1983-），男，漢族，重慶市萬(wàn)州區(qū)人，碩士，重慶三峽職業(yè)學(xué)院講師，主要研究方向：電子信息。