蟻群BP神經網絡的光伏電站輻照強度預測

賀 文，齊 爽，陳厚合（.國網寧夏電力公司，銀川 75000；.東北電力大學電氣工程學院，吉林 30）

蟻群BP神經網絡的光伏電站輻照強度預測

賀 文1，齊 爽2，陳厚合2
（1.國網寧夏電力公司，銀川 750001；2.東北電力大學電氣工程學院，吉林 132012）

摘要：為了提高光伏電站輻照強度的預測精度，本文提出了基于蟻群改進BP神經網絡的預測方法。首先，分析了輻照強度的影響因素，從中篩選出緯度、海拔、天氣類型、日照時數、溫度、空氣質量、相對濕度、風速、大氣壓強等最優影響因子作為模型的輸入；其次，通過建立新的傳遞函數，采用最小均方誤差能量函數法進行自動優化隱含層數；按月份建立蟻群改進BP神經網絡模型，對輻照強度進行預測。預測結果與BP神經網絡模型進行對比，表明該方法有效提高了輻照強度的預測精度。

關鍵詞：光伏電站；輻照強度；蟻群算法；改進BP神經網絡；預測

太陽能是綠色可再生能源，光伏發電系統很好地利用了太陽能的清潔性與經濟性，已經受到了各國的重視。隨著光伏發電并網規模的不斷擴大，光伏發電系統功率的輸出對電網的影響也日益凸顯。光伏發電功率預測的準確與否直接關系到電力系統調度部門能否及時合理安排電網運行方式，從而采取措施調整調度計劃，以提高電力系統的安全性與穩定性［1-2］。

目前，光伏發電功率預測的方法有兩種：一種是直接預測方法，利用光伏電站的歷史輸出功率進行預測；另一種是間接預測方法，基于輻照強度預測光伏發電系統的輸出功率。間接預測方法依賴于復雜的輻照強度預測模型和精準的氣象預報信息，目前尚未成熟［3］。因此，若能準確預測光伏電站輻照強度，將會降低光伏電站并網時對電網的影響，從而保證電力系統的可靠性與經濟性。

目前人工神經網絡ANN（artificial neural net?work）［4-6］模型在輻照強度預測方面取得了較大的成就。尤其是應用廣泛的BP（back propagation）神經網絡，它具有自組織、自適應和自學能力，特別適用于處理需要同時考慮許多因素和不精確條件的模糊信息問題。但是BP神經網絡算法有它自身的局限性，例如局部搜索能力使其易陷入局部極小值、收斂時間長、泛化能力弱等缺點。有研究證明，兩種或兩種以上的組合預測優于單個預測效果，可以提高預測精度［7-8］。

本文提出了基于蟻群改進BP神經網絡的光伏電站輻照強度預測方法，分析了輻照強度的多個重要影響因子，將其作為模型的輸入變量，并創建新的網絡函數，實現網絡結構自動優化確定。利用石嘴山第四光伏發電站歷史數據，驗證了該預測方法的準確性與穩定性。

1 蟻群改進BP神經網絡基本原理

1.1 BP神經網絡基本原理

BP神經網絡由輸入層、隱含層、輸出層構成［9］。它能夠以任意精度逼近非線性映射，是一種以信號傳播為基礎的學習過程，信號在傳播的過程中可分為正向傳播和反向傳播兩種過程：

（1）正向傳播過程：輸入數據通過隱含層的處理映射，在輸出層計算實際輸出值；

（2）反向傳播過程：當輸出層沒有得到誤差允許范圍內的輸出值時，BP神經網絡將逐層遞歸計算實際值與期望值的差值（誤差），然后根據差值將其錯誤部分反方向傳播，在反方向傳播過程中處理各個單元的錯誤信號，從而獲得其中的誤差信號。重復其過程，若輸出值與期望值接近，則訓練結束。

1.2 蟻群算法基本原理

蟻群算法ACA（ant colony algorithm）［10-11］是一種模擬螞蟻群從巢穴到達食物源尋找最優路徑的搜索優化算法。螞蟻在覓食過程中釋放的信息素具有通訊功能。通過信息素的累積而形成的正反饋機制的調節作用，加快了系統尋找最優解的速度，使螞蟻覓食路徑向全局最優的方向進行，從而獲得全局的相對最優解。此外，該算法采用分布式并行計算，對問題的解進行全局搜索，避免了局部極小值問題。

1.3 蟻群算法與BP神經網絡相結合的基本原理

BP神經網絡隨機產生初始權值和閾值，若初值選擇不當，會使網絡收斂速度緩慢或不收斂，或者得到一個局部最小解而非全局最優解。BP神經網絡采用梯度下降法對網絡的權值和閾值進行修正來尋求最優解，因此會出現振蕩，網絡性能下降，學習速度慢，陷入局部極小值等問題。蟻群算法具有智能全局搜索優化能力，并有較好的魯棒性等優點。用蟻群算法訓練BP神經網絡的權值和閾值，可兼有BP神經網絡的非線性映射能力和蟻群算法的全局優化能力，克服了BP神經網絡的缺點。

2 輸入變量的選取

輻照強度預測是一個復雜的非線性問題，輻照強度的大小由許多因素共同決定，因此提高輻照強度預測精度的關鍵是選擇最優的影響因子。近年，霧霾等天氣的出現，空氣質量急劇下降，直接影響了太陽能的輻射。空氣質量指數AQI（air quality in?dex）是定量描述空氣質量狀況的無量綱指數，指數越大，對太陽能輻照強度的影響越大。故本文重點對緯度、海拔、天氣類型、日照時數、溫度、空氣質量、相對濕度、風速、大氣壓強進行研究，分析這些因素對輻照強度的影響。

2.1 天氣類型對光伏電站輻照強度的影響

不同天氣類型對輻照強度大小影響很明顯，如圖1所示。本文選取了4種天氣類型的輻照強度，晴天的輻照強度規律性很強，基本呈正態分布，輻照強度平均值很大，最大值達到900 W/m2左右；多云天氣類型的輻照強度變化沒有規律，隨機性、波動性很強，這給輻照強度的預測增加難度；小雨/陰、陣雨/中雨等天氣類型的輻照強度時刻都在變化，且輻照強度平均值很小，最大值在300 W/m2左右，這會對光伏并網運行的安全穩定性造成影響。

圖1 輻照強度與天氣類型的關系曲線Fig.1 Curves of relationship between radiation intensity and weather type

由于不同天氣類型的輻照強度和變化規律相差很大，所以考慮天氣類型越全面，預測結果的精度越高。本文把天氣預報基本出現的天氣類型進行總結，歸納出49種常見的天氣類型（見表1），如晴天、晴/云、多云/晴等。類似于晴/雷陣雨歸類于晴/小雨；冬天的輻照強度值相對較小，所以晴/大雪、晴/中雪和晴/小雪歸為晴/雪一類，減小了信息冗雜。

表1 49種常見天氣類型Tab.1 49 common types of weather

2.2 溫度對光伏電站輻照強度的影響

溫度對輻照強度的影響如圖2所示。由于溫度和輻照強度的單位和數量級都不同，直接檢驗兩者的關系效果不明顯，把溫度和輻照強度的數據進行歸一化處理。選取石嘴山第四光伏發電站2013 年6月24日的數據進行檢驗，由圖2可知，溫度曲線與輻照強度曲線的走勢相似，溫度對輻照強度具有正相關性，故把溫度作為預測模型的輸入變量。

圖2 輻照強度與溫度相關性曲線Fig.2 Correlation curves between radiation intensity and temperature

圖3 輻照強度與相對濕度相關性曲線Fig.3 Correlation curves between radiation intensity and relative humidity

2.3 相對濕度和風速對光伏電站輻照強度的影響

選取石嘴山第四光伏發電站2013年6月24日的數據，在天氣類型、溫度相同的情況下，環境的相對濕度和風速與輻照強度的關系如圖3和圖4所示。由圖可知，環境的相對濕度和風速與輻照強度呈現負相關性，相對濕度越小，輻照強度越大；風速變化越緩和，輻照強度越大。故本文把相對濕度和風速作為預測模型的輸入變量。

圖4 輻照強度與風速相關性曲線Fig.4 Correlation curves between radiation intensity and wind speed

2.4 其他因素對光伏電站輻照強度的影響

位置的不同，太陽能到達地面的輻射強度不同。緯度高低，影響太陽高度角的大小，高度角大小又影響著輻射強度；海拔高與大氣稀薄度成反比，海拔高的地方到達地面的太陽輻射強。日照時數的長短直接影響太陽能輻射強度。大氣壓強與季節、天氣類型、溫度、空氣密度等因素有關，它是一個綜合影響因素，故把緯度、海拔、日照時數、大氣壓強作為預測模型的輸入變量。

3 蟻群與改進BP神經網絡的設計

3.1 建立新傳遞函數

BP神經網絡中傳遞函數的作用是模擬生物神經元所具有的非線性傳遞特征，傳遞函數的選取不當可能導致收斂速度慢、局部極小值等問題。本文建立了新的傳遞函數—Sch函數為

f（x）在坐標原點附近具有較陡和較寬的峰，能將（-∞，+∞）的輸入分別映射到（0，1）中。由于輻照強度沒有負值且信息分布存儲在各神經元傳遞函數中，在神經元個數不變時，Sch傳遞函數比BP神經網絡中的傳統函數具有更好的非線性映射能力，同時增強了大規模并行信息處理能力。由于網絡的拓撲結構不會變，當網絡計算輸出值和期望值接近時，不需要大量的附加運算，使運算速度加快。

3.2 網絡結構優化確定

輻照強度的數據雖然具有非平穩性，但曲線整體呈現正態分布，本文選用的網絡結構為3層，建立能夠容納龐大樣本數據的預測模型，以輻照強度、緯度、海拔、天氣類型、最高溫度、最低溫度、空氣質量、相對濕度、風速、日照時數、大氣壓強作為模型的輸入，網絡的輸出為

式中：y（t）為網絡第t個節點的輸出值；ωij和ωjk分別為網絡輸出層到隱含層的連接權值、隱含層到輸出層的連接權值；qj和qk分別為網絡輸出層到隱含層的閾值、隱含層到輸出層的閾值；T為Sch函數的個數，通過最小均方誤差能量函數進行優化確定。最小均方誤差公式為

式中：y*（t）為輻照強度的實測值；T采用逐步檢驗法確定。在預測前給定一個擬合誤差值H，若最小均方誤差小于H，則T取值1，計算t的值。若t＜H，則T=1；反之，T取值2，以此類推，逐步取值直到T=T*值，ET*＜H，若取值T=T*+1時，ET*+1＞H，此時的T*為最優模式數，即最優隱含層個數。本文的蟻群改進BP神經網絡結構如圖5所示。

圖5 蟻群改進BP神經網絡結構Fig.5 Structure of ant colony improved BP neural network

3.3 蟻群算法對改進BP神經網絡的訓練

若已確定的BP神經網絡結構中共有n個權值和閾值，將權值和閾值進行編號處理為ω1，ω2，…，ωn，將ωi（1≤i≤n）分別設置m個非零隨機值，從而形成集合Lωi（1≤i≤n）。如果蟻群中有Z只螞蟻離開蟻穴出去尋找食物，則τj（Lωi）為集合Lωi中第j個元素的信息素。每只螞蟻根據Lωi的信息狀態從中選擇一個元素，并調節這個元素的信息素。信息素的計算公式為

式中：ρ為殘留信息的持久度；Δτjk（Lωi）為第k只螞蟻一次循環在集合Lωi上第j個元素上留下的信息素；τj（Lωi）（t+m）為t+m時刻在集合Lωi上第j個元素的信息素。

由此可知第k只螞蟻選擇集合Lωi上第j個元素的信息素狀態轉移概率為

當所有的Z只螞蟻在Lωi中都選擇了一個元素，到達食物源，即完成了在BP神經網絡中選擇了一組權值和閾值。然后螞蟻再原路返回到蟻穴，同時優化調節螞蟻所選的元素的信息素，反復迭代過程中找到全局最優解。本文蟻群改進BP神經網絡算法的流程如圖6所示。

圖6 蟻群改進BP神經網絡算法流程Fig.6 Flow chart of ant colony improved BP neural network algorithm

4 算例驗證

4.1 預測結果分析

本文歷史輻照強度、氣象因素由寧夏石嘴山第四光伏發電站提供，其位于東經106°59′，北緯39°11′上，海拔高度為1 110 m～1 125 m，總裝機容量為30MWp，并網電壓為35 kV，發電單元個數為13 200個。

2012年7月1日—2014年8月1日的完整輻照強度相近，溫度、日照時數、大氣壓強等因素變化差異也很小，本文采用按月份分類方法對輻照強度進行預測，共12個預測模型。這種分類方法大大減少了運算量和信息的冗余，提高訓練速度。模型分別對2013年11月25日、2014年1月31日、2014年4 月17日、2014年7月2日的輻照強度進行預測，預測時間尺度15 min。預測結果如圖7所示。

圖7 預測結果曲線Fig.7 Curves of predicted results

圖7（a）是2013年11月25日的輻照強度的實測值和預測值，把2012年11月份和2013年11月 1—24日的歷史輻照強度、緯度、海拔、每天的天氣類型（49種的一種）、最高溫度、最低溫度、空氣質量指數、平均相對濕度、平均風速、日照時數、大氣壓強作為1月份模型的輸入量，其中歷史輻照強度數據1 620個，影響輻照強度的因素共486個，共1 620個數據對神經網絡進行訓練。對2013年11月25日的輻照強度進行預測，天氣晴，最高溫度6℃，最低氣溫-1℃，空氣質量指數35，平均風速3.147 65 m/s，平均相對濕度35.827 04%，日照時數9.75 h，大氣壓強88.05 kPa，經過反復訓練，蟻群參數選為ρ=0.7，螞蟻數量為32，信息強度為54，最優隱含層數為10個。由圖7（a）可知，晴天的預測值與實測值相吻合，預測效果很好。圖7（b）是2014年1月31日的輻照強度的實測值和預測值，當天的天氣為晴/多云，最高溫度11℃，最低氣溫-6℃，空氣質量指數57，平均相對濕度25.433 79%，日照時數9.75 h，平均風速2.250 56 m/s，大氣壓強90.09 kPa，把歷史輻照強度和影響因素共1 654個數據作為輸入對1月份神經網絡進行訓練，經過反復訓練，蟻群參數選為ρ=0.6，螞蟻數量為32，信息強度為41，最優隱含層數為11個，預測取得良好的效果。圖7（c）是2014年4月17日的輻照強度的實測值和預測值，當天的天氣為陰/多云，最高溫度15℃，最低氣溫8℃，空氣質量指數67，平均風速1.774 57 m/s，平均相對濕度31.907 21%，日照時數12.75 h，大氣壓強93.48 kPa，把歷史輻照強度和影響因素共2 817個數據作為輸入對神經網絡進行訓練，蟻群參數選為ρ=0.8，螞蟻數量為51，信息強度為76，最優隱含層數為10個。由圖7（c）可知，陰/多云的天氣類型輻照強度隨機變化，沒有規律可循，預測值與實測值也很接近，在一定程度上達到工程要求。圖7（d）是2014年7月2日的輻照強度的實測值和預測值，當天的天氣為多云/雷陣雨，最高溫度32℃，最低氣溫19℃，空氣質量指數38，平均相對濕度40.69%，平均風速5.998 54 m/s，日照時數5 h，大氣壓強96.42 kPa，把歷史輻照強度和影響因素共3 968個數據作為輸入對7月份神經網絡進行訓練，蟻群參數選為ρ=0.7，螞蟻數量為54，信息強度為32，最優隱含層數為12個，預測曲線和實測曲線趨勢一致，誤差在較小的范圍內。

上述預測結果表明，按月份分類的預測方法是合理的，在不同天氣類型下的預測結果都有較好的預測精度。個別預測點誤差大些，這可能因為在采集數據中，由于測量儀器誤差因素，導致了實測數據包含一些壞點，天氣類型的隨機性及不確定性，使得預測結果不準確。但是總體上預測值與實測值很接近。

4.2 與BP神經網絡模型的RMSE對比

對預測模型的結果進行估計，本文采用均方根誤差RMSE，即

式中，n為網絡的輸出個數。

基于蟻群改進BP神經網絡模型對輻照強度進行預測，上述4天的預測結果與BP神經網絡模型預測結果進行對比，表明蟻群改進BP神經網絡模型有效提高了特殊天氣類型的預測精度。RMSE對比結果如表2所示。

表2 RMSE對比結果Tab.2 Comparison results of RMSE values %

5 結語

本文針對輻照強度的隨機性、間歇性、非線性等特點，按月份建立蟻群改進BP神經網絡模型預測光伏電站的輻照強度，設計了模型的傳遞函數、最優輸入變量及隱含層的確定方法，克服了神經網絡難以確定隱含層數的困難。同時對常見天氣類型細致劃分為49種，解決了特殊天氣類型模糊預測的問題。預測結果證明了按月份建立的蟻群改進BP神經網絡預測模型的可行性與準確性。

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賀 文（1973—），男，博士，高級工程師，研究方向為電網調度運行。Email：yqdhqs0611@126.com

齊 爽（1989—），女，通訊作者，碩士研究生，研究方向為光伏并網發電系統。Email：719620760@qq.com

陳厚合（1978—），男，博士，副教授，研究方向為電力系統安全性與穩定性分析。Email：chenhouhe@gmail.com

中圖分類號：TM615

文獻標志碼：A

文章編號：1003-8930（2016）07-0026-06

DOI：10.3969/j.issn.1003-8930.2016.07.005

作者簡介：

收稿日期：2015-03-24；修回日期：2015-12-28

基金項目：國家自然科學基金資助項目（51377016）；長江學者和創新團隊發展計劃資助項目（IRT1114）；吉林省科技發展計劃資助項目（20140101080JC）

Prediction of Radiation Intensity for Photovoltaic Power Plants Based on Ant Colony BP Neural Network

HE Wen1，QI Shuang2，CHEN Houhe2
（1.State Grid of Ningxia Electric Power Company，Yinchuan 750001，China；2.Electrical Engineering College，Northeast Dianli University，Jilin 132012，China）

Abstract：In order to improve the prediction accuracy of radiation intensity in photovoltaic power plants，this paper pro?poses a predicted method based on ant colony BP neural network.Firstly，the influencing factors are analyzed，and the optimal factors are selected as the inputs of the model，including latitude，altitude，weather type，sunshine hours，tem?perature，air quality，relative humidity，wind speed，atmospheric pressure.Secondly，a new transfer function is estab?lished，and the number of hidden layers is automatically optimized by the minimum mean square error energy function.At last，twelve ant colony BP network models are established by month to predict the radiation intensity.According to the comparison of predicted results between the proposed method and BP neural network model，it is proved that the prediction accuracy is effectively improved.

Key words：photovoltaicpowerplant；radiationintensity；antcolonyalgorithm；improvedBPneuralnetwork；prediction