基于風(fēng)速時(shí)空信息的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超短期風(fēng)速預(yù)測(cè)研究

周建強(qiáng)，李玉娜，屈衛(wèi)東，蘭增林

（鄭州電力高等專科學(xué)校，河南鄭州 450018）

風(fēng)力的間歇性和不確定性是風(fēng)能固有的特性，而電力系統(tǒng)是要求實(shí)時(shí)平衡的，大規(guī)模的風(fēng)電接入將對(duì)電力系統(tǒng)的電能質(zhì)量、系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)[1-2]。若能夠提前0～4 h超短期風(fēng)速進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，將對(duì)電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要現(xiàn)實(shí)意義[3-4]。目前，風(fēng)速預(yù)測(cè)的方法主要分為2類：統(tǒng)計(jì)法和物理法。統(tǒng)計(jì)法是根據(jù)氣象歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，建立回歸模型，不需考慮風(fēng)速變化的物理過(guò)程，只需根據(jù)歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)求解出短期內(nèi)的風(fēng)力預(yù)測(cè)值的方法，其方法簡(jiǎn)明，模型簡(jiǎn)單，但其精度隨預(yù)測(cè)時(shí)間的增加而迅速下降，在風(fēng)速波動(dòng)較大的時(shí)段也較差，如持續(xù)法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、支持向量機(jī)（SVM）、基于小波法等；物理方法是根據(jù)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的風(fēng)速、風(fēng)向、氣壓、氣溫等數(shù)據(jù)，根據(jù)風(fēng)電場(chǎng)地形、粗糙度等物理信息計(jì)算得到風(fēng)機(jī)輪轂高度的風(fēng)速、風(fēng)向信息的風(fēng)速預(yù)測(cè)方法，其預(yù)測(cè)精度高，不需要?dú)v史運(yùn)行數(shù)據(jù)，但需要風(fēng)場(chǎng)詳細(xì)的地形圖數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)收集復(fù)雜，投資成本較大，如丹麥RIS準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)室的Predictor預(yù)測(cè)系統(tǒng)[5]。

對(duì)于超短期風(fēng)功率預(yù)測(cè)，目前的方法主要集中于一些統(tǒng)計(jì)方法，但這些方法完全依賴風(fēng)力的歷史數(shù)據(jù)，地球表面的氣流時(shí)空分布特性非常復(fù)雜，統(tǒng)計(jì)方法并不能滿足風(fēng)電上網(wǎng)調(diào)度的精度和時(shí)效要求。有些學(xué)者采用數(shù)值預(yù)報(bào)和統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)模型相結(jié)合的方式進(jìn)行短期風(fēng)功率預(yù)報(bào)[5]，但數(shù)值天氣預(yù)報(bào)計(jì)算也需要較長(zhǎng)時(shí)間，不適合超短期的風(fēng)功率預(yù)測(cè)。

1 基于風(fēng)速時(shí)空信息的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)功率預(yù)測(cè)的基本思想

風(fēng)是由于受太陽(yáng)輻射引起的地球表面氣壓的不同生成的空氣流動(dòng)。風(fēng)在地球表面流動(dòng)過(guò)程中受周圍地理環(huán)境的影響發(fā)生風(fēng)速、風(fēng)向的變化，故風(fēng)電場(chǎng)任意時(shí)刻的風(fēng)速、風(fēng)向與其周邊地區(qū)的前一時(shí)刻風(fēng)速風(fēng)向存在著聯(lián)系。不同地點(diǎn)間風(fēng)速、風(fēng)向變化不但包含有空氣動(dòng)力場(chǎng)信息，而且包含有風(fēng)電場(chǎng)周圍的地理信息。采用風(fēng)電場(chǎng)周邊地區(qū)風(fēng)速信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)法分析，可以得到風(fēng)電場(chǎng)周圍的地形、表面粗糙度等信息，而且通過(guò)風(fēng)電場(chǎng)周邊氣象站實(shí)時(shí)測(cè)量得到風(fēng)速信息相當(dāng)于得到了一個(gè)風(fēng)場(chǎng)粗略的風(fēng)速數(shù)值預(yù)報(bào)——風(fēng)場(chǎng)周圍的風(fēng)速、風(fēng)向信息。把風(fēng)場(chǎng)周邊的風(fēng)速信息加入到風(fēng)場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)系列中，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)方法的預(yù)測(cè)，相當(dāng)于結(jié)合物理法和統(tǒng)計(jì)法2種方法的優(yōu)勢(shì)，不但減少了投資，避免了數(shù)值天氣預(yù)報(bào)復(fù)雜計(jì)算，提高超短期風(fēng)功率預(yù)測(cè)的精度，而且提高了超短期風(fēng)功率預(yù)測(cè)的時(shí)效性，是一種經(jīng)濟(jì)適用的超短期風(fēng)功率預(yù)測(cè)方法。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量簡(jiǎn)單的神經(jīng)元相互連接而成的自適應(yīng)非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，可以充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系，適用于處理復(fù)雜非線性和不確定對(duì)象。風(fēng)速及風(fēng)電場(chǎng)功率的預(yù)測(cè)是一個(gè)涉及因素繁多、十分復(fù)雜的非線性過(guò)程，具有高度的不確定性。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，是應(yīng)用最廣泛、最成熟的網(wǎng)絡(luò)，具有很好的函數(shù)逼近能力，被廣泛用于短期風(fēng)功率預(yù)測(cè)中。采用基于風(fēng)電場(chǎng)的歷史數(shù)據(jù)和周邊空域風(fēng)速數(shù)據(jù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)超短期風(fēng)速率進(jìn)行預(yù)測(cè)，將是一種精確、有效、經(jīng)濟(jì)的超短期風(fēng)速預(yù)測(cè)方法[6-7]。

2 基于風(fēng)速時(shí)空信息的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)功率預(yù)測(cè)

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測(cè)模型

風(fēng)速序列屬于時(shí)間序列，風(fēng)速歷史數(shù)據(jù)和周邊地區(qū)風(fēng)速歷史數(shù)據(jù)中包含了影響風(fēng)速很多信息，可以利用這些風(fēng)速歷史數(shù)據(jù)建立歷史值與未來(lái)值的映射關(guān)系對(duì)風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測(cè)[8]，如式（1）。

式中，v贊（t）為預(yù)測(cè)風(fēng)速；v（t－1），v（t－2），…，v（t－r）為t基準(zhǔn)的前r時(shí)刻風(fēng)速；v1（t－1），…，vn（t－1）為風(fēng)電場(chǎng)周邊第n個(gè)氣象站t基準(zhǔn)的前（t-1）時(shí)刻的風(fēng)速。

BP網(wǎng)絡(luò)（Back propagation NN）是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò)，除輸入輸出節(jié)點(diǎn)外，還有一層或多層的隱含節(jié)點(diǎn)，同層節(jié)點(diǎn)中沒(méi)有任何連接。輸入信號(hào)從輸入層節(jié)點(diǎn)依次傳過(guò)各隱含節(jié)點(diǎn)，然后傳到輸出節(jié)點(diǎn)，每層節(jié)點(diǎn)的輸出只影響下一節(jié)點(diǎn)的輸出。

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測(cè)模型Fig. 1 BP neural network model for wind speed prediction

利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行風(fēng)速預(yù)測(cè)時(shí)，先將風(fēng)速數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和預(yù)測(cè)集，利用訓(xùn)練集對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，然后把預(yù)測(cè)集數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，輸出的結(jié)果即可得到預(yù)測(cè)風(fēng)速。基于風(fēng)速時(shí)空信息的訓(xùn)練集為P，目標(biāo)集為T；

預(yù)測(cè)集為P-test，v（t+1）為預(yù)測(cè)值。

P_test={v（t－r-1）v（t－（r－2））…v（t）v1（t）…vn（t）}；Out={v（t+1）}

將t時(shí)刻前的（t-r-1）到t時(shí)刻的風(fēng)電場(chǎng)r-1個(gè)風(fēng)速歷史數(shù)據(jù)和周邊n個(gè)氣象站t時(shí)刻的風(fēng)速數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就可以得到t+1時(shí)刻的風(fēng)速數(shù)據(jù)v（t+1）。

2.2 算法實(shí)現(xiàn)

本文采用MATLAB提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行編程[9-10]。預(yù)測(cè)模型為一個(gè)三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模型中每個(gè)神經(jīng)元對(duì)應(yīng)的傳遞函數(shù)為Sigmoid型函數(shù)，定義為：

式中，x為神經(jīng)元輸入；f（x）為輸出。

2.2.1 傳遞函數(shù)選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中間層采用S型正切函數(shù)tansig（），輸出層神經(jīng)元采用S型對(duì)數(shù)函數(shù)logsig（）.

2.2.2 輸入?yún)?shù)確定

在風(fēng)速預(yù)測(cè)中，輸入輸出層參數(shù)都為風(fēng)速，根據(jù)函數(shù)的要求要對(duì)風(fēng)速進(jìn)行歸一化處理，將數(shù)據(jù)處理為區(qū)間[0，1]之間的數(shù)據(jù)。本文采用式（3）進(jìn)行處理。

2.2.3 節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定

一般的預(yù)測(cè)問(wèn)題都可以通過(guò)單隱層的BP網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)，如果輸入向量有是n維數(shù)據(jù)，則網(wǎng)絡(luò)輸入成的神經(jīng)元就有n個(gè)，根據(jù)Kolmogorov定理，網(wǎng)絡(luò)中間層的神經(jīng)元可取2n+1個(gè)，輸出層中的神經(jīng)元等于輸出向量的維數(shù)m。

2.2.4 訓(xùn)練函數(shù)確定

訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，訓(xùn)練函數(shù)一般選取trainlm（）函數(shù)，它采用Levenberg-Marquardt算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，雖然trainlm（）函數(shù)在訓(xùn)練時(shí)需要內(nèi)存比較多，但在訓(xùn)練速度和性能方面具有明顯的優(yōu)越性。

2.3 誤差分析

預(yù)測(cè)模型的好壞一般用預(yù)測(cè)精度來(lái)衡量，它表示了預(yù)測(cè)模型所產(chǎn)生的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值擬合程度，國(guó)際上兩種通用平均絕對(duì)誤差（MAE）和正規(guī)化均方差（NRMSE）指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)：

平均絕對(duì)誤差（MAE）：

正規(guī)化均方差（NRMSE）

3 實(shí)例分析

由于目前風(fēng)電場(chǎng)周邊地區(qū)還沒(méi)有建立風(fēng)機(jī)高度的風(fēng)速測(cè)量站，本文選用鄭州及其周邊城市氣象局氣象站測(cè)量的10 m高瞬時(shí)風(fēng)速為驗(yàn)證數(shù)據(jù)。本文選擇了2013年4月2日9:00至2013年4月6日8:00鄭州每20 min瞬時(shí)風(fēng)速值及其周邊城市新鄉(xiāng)、許昌、平頂山、南陽(yáng)、菏澤、商丘、開(kāi)封、洛陽(yáng)、晉城、焦作、周口、亳州等13個(gè)城市的每時(shí)刻的瞬時(shí)風(fēng)速信息為訓(xùn)練值，按提前1 h預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

選擇2013年4月14日8：00至2013年4月15日6:00 14個(gè)城市的風(fēng)速信息對(duì)鄭州風(fēng)速提前1 h進(jìn)行了風(fēng)速預(yù)測(cè)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點(diǎn)為16（鄭州每20 min數(shù)據(jù)3個(gè)，13個(gè)周邊城市整點(diǎn)時(shí)刻風(fēng)速數(shù)據(jù)13個(gè)），中間層節(jié)點(diǎn)為33個(gè)，輸出層節(jié)點(diǎn)為3個(gè)（下一時(shí)刻的3個(gè)風(fēng)速數(shù)據(jù)）。訓(xùn)練次數(shù)為1 000次，誤差函數(shù)值為0.01，學(xué)習(xí)速率為0.1。同時(shí)只采用同樣的鄭州風(fēng)速歷史數(shù)據(jù)，采用同樣的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)（只有輸入節(jié)點(diǎn)和中間層節(jié)點(diǎn)數(shù)不一樣）做了風(fēng)速預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)結(jié)果如圖2所示。

采用基于風(fēng)速時(shí)空信息的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和只采用歷史風(fēng)速序列得到的平均絕對(duì)誤差值（MAE）分別為0.58和0.91，正規(guī)化均方差（NRMSE）分別為0.84和1.30。

從圖2中可知，采用基于風(fēng)速時(shí)空信息的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法比只采用歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)的風(fēng)速預(yù)測(cè)方法明顯提高了精度。誤差分析也表明，采用歷史數(shù)據(jù)和周邊地區(qū)風(fēng)速數(shù)據(jù)的基于風(fēng)速時(shí)空信息的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測(cè)方法有較小的誤差。

4 結(jié)論

圖2 兩種不同BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測(cè)結(jié)果Fig. 2 Wind prediction results by two different BP neural networks

實(shí)例分析可知基于風(fēng)速時(shí)空信息的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法比只采用歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)的風(fēng)速預(yù)測(cè)方法明顯提高了精度，其風(fēng)速變化趨勢(shì)與實(shí)際風(fēng)速的變化趨勢(shì)非常一致，能夠預(yù)測(cè)變化復(fù)雜的風(fēng)速。但也發(fā)現(xiàn)基于風(fēng)速時(shí)空信息的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的精度還不高，特別是前半部分。本文認(rèn)為，這主要是因?yàn)閷?shí)例采用的是離地面10 m的風(fēng)速數(shù)據(jù)，離地面越近，其風(fēng)速受地面粗糙度影響越大，風(fēng)速時(shí)空分布越復(fù)雜，預(yù)測(cè)難度越大。但這并不影響對(duì)加入周邊地區(qū)風(fēng)速數(shù)據(jù)能夠提高風(fēng)速預(yù)測(cè)精度的判斷。

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