一種新型的混合式的中國環(huán)縣短期風速預測

付桐林

(隴東學院 數(shù)學與統(tǒng)計學院,甘肅 慶陽 745000)

一種新型的混合式的中國環(huán)縣短期風速預測

付桐林

(隴東學院 數(shù)學與統(tǒng)計學院,甘肅 慶陽 745000)

風能是一種清潔、無污染的可再生能源,由于氣象參數(shù)的混沌和內(nèi)在復雜性,使得風速的預測是一個非常困難的問題.基于對實際風速數(shù)據(jù)集,使用季節(jié)性指數(shù)調(diào)整消除季節(jié)性因子和反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡,給出一種新的風速預測方法.數(shù)值結(jié)果表明,該方法能有效地提高風速預測的準確性.

BP神經(jīng)網(wǎng)絡; J-T檢驗; 風速預測; 絕對平均誤差

1 預備知識

風能作為一種可再生的清潔能源,具有調(diào)整能源結(jié)構(gòu)和減輕環(huán)境污染的雙重功效,將是21世紀最有發(fā)展前景的綠色能源.但風電受風速變化特性的影響,具有很大的隨機性、不可控性和反調(diào)峰特性,由此給電網(wǎng)調(diào)度和電力供應管理構(gòu)成顯著壓力;因此風速預測是風電功率和風電場發(fā)電量預測的重要基礎(chǔ)和前提.目前風電場風速預測精度依然不足,風速預測精度的提高成為目前亟待解決的問題.國內(nèi)外諸多學者對此做了大量深入的研究,提出了各種風速預測方法,提高了風速預測精度[1-8].

本文給出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡和季節(jié)調(diào)整,消除風速數(shù)據(jù)中的季節(jié)因子相結(jié)合的新的混合風速預測方法;以中國環(huán)縣2007—2015年的日平均風速數(shù)據(jù)集作為案例研究.結(jié)果顯示:采用這種混合方法預測的日平均風速,與單獨的使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測的日平均風速相比,具有較低的絕對平均誤差和相對平均誤差.

2 短期風速預測方法

風能是一種不穩(wěn)定的能源,即風速具有隨機性和不可控性,隨著大量的風力發(fā)電接入電網(wǎng),勢必會對電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定運行以及保證電能質(zhì)量帶來嚴峻挑戰(zhàn),從而限制風力發(fā)電的發(fā)展規(guī)模.風電場短期風速和發(fā)電功率預測是解決該問題的有效途徑之一[2-8].

由于風速數(shù)據(jù)集會顯示出季度或月度的循環(huán)變動(如圖1所示),這些季節(jié)性變動掩蓋了數(shù)據(jù)變化的客觀規(guī)律,這就需要對這些時間序列數(shù)據(jù)進行季節(jié)調(diào)整.季節(jié)調(diào)整可以從時間序列中去除季節(jié)變動要素,從而顯示出序列潛在的趨勢循環(huán)分量,這些分量能夠真實地反映時間序列變化的客觀規(guī)律.

2.1 季節(jié)指數(shù)法季節(jié)指數(shù)法是根據(jù)時間序列中的數(shù)據(jù)資料所呈現(xiàn)的季節(jié)變動規(guī)律,對預測目標未來狀況做出預測的方法.

假設(shè)有一系列的數(shù)據(jù)x1,x2,…,xT(T=ml),記為

季節(jié)指數(shù)滿足歸一化條件,通過相應的季節(jié)性指數(shù)Is對時間序列的每個元素xks進行分割yks=xks/IS(k=1,2,…,m;s=1,2,…,l),從而得到一個不受季節(jié)性因素影響的時間序列.

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡BP網(wǎng)絡是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ柧毜亩鄬忧梆伨W(wǎng)絡,是目前應用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡模型之一[9-12].BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型拓撲結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱含層和輸出層.輸入層節(jié)點xi的個數(shù)由樣本屬性的維度決定,隱含層的節(jié)點數(shù)yj層數(shù)由用戶指定,輸出層節(jié)點zi的個數(shù)由樣本分類個數(shù)決定.網(wǎng)絡權(quán)值wi,j和閾值θj的修正沿著負梯度方向,隱含層節(jié)點與輸出節(jié)點的網(wǎng)絡權(quán)值為vl,j.當輸出節(jié)點的期望值為tl時,隱含層節(jié)點的輸出

考慮到屬性值存在區(qū)間和數(shù)值的情況，以關(guān)聯(lián)函數(shù)值作為度量指標，在計算出可拓距基礎(chǔ)上，計算關(guān)聯(lián)函數(shù)的標準差，從而確定屬性的權(quán)重，如式（1）：

輸出節(jié)點的計算輸出

輸出節(jié)點的誤差

2.3 短期風速預測的算法根據(jù)中國環(huán)縣2007年1月—2015年12月的日平均風速數(shù)據(jù)集,設(shè)計預測短期風速的算法如下:

1) 對數(shù)據(jù)集做J-T檢驗,判斷數(shù)據(jù)是否來自同一個分布,如果不是,則算法失效.

2) 如果通過J-T檢驗,則用季節(jié)指數(shù)法消除季節(jié)因子,得到一個不受季節(jié)性因素影響的時間序列xi.

3) 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡對不受季節(jié)性因素影響的時間序列xi做出預測,得到序列zi.

4) 對預測序列zi,加入季節(jié)因子得到最終的短期風速預測結(jié)果.

2.4 預測性能的評估對預測結(jié)果進行多角度評價,具體選用指標包括絕對平均誤差

和相對平均誤差

對于同一種預測模型來說,有時單獨考察絕對平均誤差和相對平均誤差的大小,可能得不到什么結(jié)論,因為沒有比較的對象;因此用未消除季節(jié)因子的BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為比較的對象,分別用SEA-BP和BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測環(huán)縣2015年的日平均風速,計算出絕對平均誤差和相對平均誤差并作比較,具有最小誤差值的模型就是最精確的模型.

3 數(shù)值結(jié)果

環(huán)縣隸屬于甘肅省慶陽市,位于甘肅省東部、慶陽市西北部,地處北緯36°1′～37°9′,東經(jīng)106°21′～107°44′之間,屬黃土高原丘陵溝壑區(qū),全境90%以上面積為黃土覆蓋,土層厚度在60～240 m之間.境內(nèi)地貌可分為山脈嶺梁、丘陵掌區(qū)、川道溝臺和零碎殘塬4種類型,有較大山脈106座,山掌400個,大小溝道17 364條,大小殘塬527塊.地勢西北高、東南低,海拔在1 136～2 089 m之間.氣候?qū)贉貛Т箨懶约撅L氣候,特殊的地理風貌和長期的農(nóng)業(yè)耕作使得水土流失嚴重、環(huán)境惡化,脫貧致富路途遙遠,這一區(qū)域適宜風電場的建設(shè).在國家鼓勵新能源建設(shè)和精準扶貧的背景下,該區(qū)域調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),優(yōu)化資源配置,大力發(fā)展新能源開發(fā)與建設(shè),2014年11月,6個總裝機容量1 050 MW,估算總投資81.08億元的風電項目水土保持方案,已在黃土高原隴東區(qū)開工建設(shè).為了優(yōu)化風電并網(wǎng)管理和電力負荷預測,以及實現(xiàn)更大規(guī)模的風電場建設(shè),亟需對黃土高原隴東區(qū)風電場風速做出預測,研究風速對風電項目產(chǎn)生的效益.

選擇一段時間的風速數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)集(如圖1所示),原始數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)包含2部分:第一部分數(shù)據(jù)2007年1月—2014年12月的日平均風速值,作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練集;第二部分數(shù)據(jù)2015年1—12月的日平均風速值作為測試集.

在多個獨立樣本非參數(shù)檢驗中,J-T檢驗可以檢驗多個獨立樣本的位置參數(shù)是否持續(xù)上升或下降,以確定k組樣本是否來自同一總體.J-T的原假設(shè)是k組樣本來自同一總體,它的備擇假設(shè)是各個總體的位置參數(shù)按照升序排列或降序排列.對于樣本觀測值,J-T檢驗有2個步驟:

1) 將2組樣本值進行對比,計算第i組觀測值小于第i′組觀測值的對數(shù)Mi,i′.設(shè)xij是第i組第j個元素,k是樣本組數(shù),ni是第i個樣本組數(shù),記

2) 計算J-T檢驗的統(tǒng)計量J=∑Mi,i′.在原假設(shè)成立的條件下,統(tǒng)計量Z具有漸進正態(tài)性,即

Z=

當樣本容量較大時,利用統(tǒng)計量J近似服從正態(tài)分布,在給定的顯著性水平α下求得p值,如果p值小于顯著性水平α,那么拒絕原假設(shè).對數(shù)據(jù)集做J-T檢驗,結(jié)果如表1所示,檢驗的p值為0.240,大于顯著性水平0.05,因此每年的數(shù)據(jù)集具有相同的分布.

表1 J-T檢驗結(jié)果Table 1 The results of J-T test

將原始數(shù)據(jù)集消除季節(jié)因子后,得到數(shù)據(jù)集部分數(shù)據(jù)如表2所示.

對消除季節(jié)因子的數(shù)據(jù)做標準化處理:二月份數(shù)據(jù)按照

標準化,其他月份數(shù)據(jù)按照

標準化后,作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層,分別預測出2015年每月的日平均風速值.若輸入層的神經(jīng)元個數(shù)是n,據(jù)Kolmogorov定理可知,網(wǎng)絡中間層的神經(jīng)元可以取2n+1,輸出層的神經(jīng)元仍然是n.網(wǎng)絡經(jīng)過訓練后才可以用于預測日平均風速,考慮到網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)比較復雜,神經(jīng)元個數(shù)較多,需要適當增加訓練次數(shù)并提高學習速率,中間層的神經(jīng)元傳遞函數(shù)采用S型正切函數(shù),輸出層神經(jīng)元傳遞函數(shù)采用S型對數(shù)函數(shù),采用Levenberg-Marquardt算法訓練網(wǎng)絡[13-16].

表2 2007—2014年消除季節(jié)因子后的日平均風速數(shù)據(jù)集Table 2 Daily average wind speed after eliminating the seasonal component from 2007 to 2014

將3、6、9和12月日平均風速預測作為環(huán)縣春夏秋冬四季短期風速預測的實例,用真實值和預測值作圖2;不消除季節(jié)因子,直接用BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測風速,用真實值和預測值作圖3.可見不消除季節(jié)因子,直接用BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測風速有著比較大的誤差.

用σMAE和σMAPE2個函數(shù)去評估消除季節(jié)因子后,用BP神經(jīng)網(wǎng)絡做預測和直接用BP神經(jīng)網(wǎng)絡做預測的精度,將2個模型的誤差分析結(jié)果匯總?cè)绫?所示.可以看出,用模型SEA-BP預測環(huán)縣3、6、9和12月的日平均風速,要比直接用BP預測精度要高.模型SEA-BP的絕對平均誤差σMAE和相對平均誤差σMAPE都比BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測結(jié)果的絕對平均誤差σMAE和相對平均誤差σMAPE小.

4 結(jié)論

由于氣象參數(shù)的內(nèi)在復雜性、季節(jié)變化以及地形地貌等因素,都使得風速的預測是一個非常困難的問題.而風電機組的運行特征隨風速的隨機波動而變化,所以準確地預測風電場的風速就顯得尤為重要.可以減小風電并網(wǎng)對電網(wǎng)造成的影響和提高對風電機組的控制,提高電網(wǎng)的經(jīng)濟性和穩(wěn)定性.一般情況下,風速變化越平穩(wěn),預測時間越短,絕對平均誤差和相對平均誤差越小.日平均風速預測結(jié)果的相對平均誤差變化范圍是25%～40%,取決于預測方法、精度要求以及預測地風速的變化特征.

從表3可以看出,先去除季節(jié)因子后,再用BP神經(jīng)網(wǎng)絡去預測日平均風速,具有較小的絕對平均誤差和相對平均誤差,相對平均誤差最大的是29.78%,比直接用BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測的相對平均誤差的最小值41.77%還要小;說明SEA-BP預測精度更高.

表3 SEA-BP和BP的預測精度Table 3 The prediction accuracy of SEA-BP and BP

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2010 MSC：97R40; 62M45

(編輯 鄭月蓉)

A Novel Hybrid Approach for Wind Speed Prediction in Huan Region of China

FU Tonglin

(SchoolofMathematicsandStatistics,LongdongCollege,Qingyang745000,Gansu)

Wind power is a clean and non-polluting renewable energy source.However,due to the chaotic and intrinsic complexity of weather parameters,the prediction of wind speed is a very difficult problem.In this paper,we propose a new hybrid wind speed forecasting method based on a back-propagation (BP) neural network and the idea of eliminating seasonal effects from actual wind speed datasets using seasonal exponential adjustment.The numerical results indicate that the proposed method is effective in improving the accuracy of wind speed predictions.

BP neural network; J-T test; wind speed prediction; mean absolute percentage error

2016-03-31

國家自然科學基金(71471148)、甘肅省高等學校科研項目(2015A-150)和博士科研啟動基金項目(xyby05)

付桐林(1977—),男,副教授,主要從事應用概率統(tǒng)計、能源經(jīng)濟分析及預測理論與方法的研究,E-mail:futonglin2008@163.com

O212.3; TP391.9

A

1001-8395(2017)02-0272-05

10.3969/j.issn.1001-8395.2017.02.021