基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)不良數(shù)據(jù)處理的分析

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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)不良數(shù)據(jù)處理的分析

郎 瑩,張文濤,辛 義

（北京電子科技職業(yè)學(xué)院，100176）

摘要：光伏發(fā)電系統(tǒng)歷史發(fā)電功率數(shù)據(jù)的真實(shí)可靠是光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電功率預(yù)測(cè)的基礎(chǔ),而在光伏發(fā)電系統(tǒng)運(yùn)行或數(shù)據(jù)采集、測(cè)量、傳輸、轉(zhuǎn)換等環(huán)節(jié)出現(xiàn)故障時(shí)會(huì)導(dǎo)致歷史數(shù)據(jù)中含有不良數(shù)據(jù)。本論文提出采用小波分析中的信號(hào)奇異點(diǎn)檢測(cè)法對(duì)不良數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，并采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型對(duì)剔除后的數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)，從而達(dá)到檢測(cè)并消除不良數(shù)據(jù)的目的,為光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電功率預(yù)測(cè)提供能反應(yīng)其變化規(guī)律的真實(shí)歷史信息。

關(guān)鍵詞：發(fā)電功率預(yù)測(cè)；不良數(shù)據(jù)；小波變換；奇異點(diǎn)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；時(shí)間序列

隨著能源危機(jī)和環(huán)境保護(hù)形勢(shì)日趨嚴(yán)峻，分布式能源憑借其能效利用合理、污染少、運(yùn)行靈活等特點(diǎn)得到大力發(fā)展，其中尤其是光伏發(fā)電已成為世界各國(guó)普遍關(guān)注的新興產(chǎn)業(yè)。光伏發(fā)電系統(tǒng)并網(wǎng)運(yùn)行后，其發(fā)電波動(dòng)性將對(duì)電力系統(tǒng)造成沖擊，直接影響電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。針對(duì)上述問(wèn)題，科學(xué)家們提出通過(guò)對(duì)光伏發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行發(fā)電功率預(yù)測(cè)以降低其對(duì)系統(tǒng)的不良影響。而發(fā)電功率預(yù)測(cè)需要從大量的歷史發(fā)電功率和相關(guān)因素中提取其變化的規(guī)律性，因此歷史數(shù)據(jù)樣本的準(zhǔn)確性是預(yù)測(cè)結(jié)果能否精確有效的重要因素。

對(duì)于歷史數(shù)據(jù)樣本中的不良數(shù)據(jù)的識(shí)別及處理研究人員已經(jīng)提出了一些方法如:經(jīng)驗(yàn)修正法、分時(shí)段設(shè)定閾值法、曲線置換法、數(shù)據(jù)橫向比較法、數(shù)據(jù)縱向比較法、插值法、設(shè)計(jì)濾波器法等。

本文提出首先將小波分析中的信號(hào)奇異點(diǎn)檢測(cè)仿真應(yīng)用到不良數(shù)據(jù)的檢測(cè)中，其次將檢測(cè)出的不良數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，最后采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型對(duì)剔除后的數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)預(yù)測(cè)。

1　不良數(shù)據(jù)的檢測(cè)與重構(gòu)

在光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電功率的歷史數(shù)據(jù)中，當(dāng)出現(xiàn)系統(tǒng)發(fā)生故障、瞬時(shí)故障跳閘等現(xiàn)象時(shí)，這些突發(fā)的變動(dòng)顯然是對(duì)發(fā)電功率規(guī)律性的破壞;當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行時(shí),數(shù)據(jù)采集、測(cè)量、傳輸、轉(zhuǎn)換各個(gè)環(huán)節(jié)都可能發(fā)生故障或受到干擾,而導(dǎo)致數(shù)據(jù)異常。稱(chēng)上述導(dǎo)致系統(tǒng)歷史發(fā)電功率反常態(tài)勢(shì)的數(shù)據(jù)為不良數(shù)據(jù),它們將以偽信息、偽變化規(guī)律的方式提供給發(fā)電功率預(yù)測(cè)作為參考,必然影響預(yù)測(cè)的精確度和可靠性。

1.1基于小波理論的不良數(shù)據(jù)的檢測(cè)與剔除

小波是具有震蕩特性、能夠迅速衰減到零的一類(lèi)函數(shù)。

稱(chēng)為分析小波（Analyzing Wavelet）或連續(xù)小波。

離散小波為:

通常情況下,當(dāng)信號(hào)在某一時(shí)刻,其幅值發(fā)生突變,引起信號(hào)的非連續(xù)時(shí),幅值的突變處是第一類(lèi)型間斷點(diǎn)，亦稱(chēng)該信號(hào)在此處具有奇異性。

1.2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)的不良數(shù)據(jù)的重構(gòu)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法是依靠歷史數(shù)據(jù)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，時(shí)間序列的神經(jīng)元組成只是歷史數(shù)據(jù)。時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法的原理就是假設(shè)各個(gè)不同時(shí)刻的歷史數(shù)據(jù)存在著一種線性的或非線性的品質(zhì)。設(shè)為某時(shí)刻的時(shí)間序列，時(shí)間序列預(yù)測(cè)就是要找到擬合函數(shù)，從而下一個(gè)時(shí)刻就可用下式來(lái)預(yù)測(cè)：

圖1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型圖

2　應(yīng)用分析

2.1不良數(shù)據(jù)的檢測(cè)與剔除

數(shù)據(jù)采用北京亦莊地區(qū)光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電功率2014年1月1日每10 min的采集數(shù)據(jù)。

在信號(hào)的小波分解的第一層高頻系數(shù)d1中，可以看出第33個(gè)測(cè)量點(diǎn)和第47個(gè)測(cè)量點(diǎn)數(shù)據(jù)為不良數(shù)據(jù)，并進(jìn)行剔除。

2.2不良數(shù)據(jù)的重構(gòu)

圖2　小波分析對(duì)第一類(lèi)間斷點(diǎn)的檢測(cè)

采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)法對(duì)北京亦莊地區(qū)光伏發(fā)電系統(tǒng)2014年1月1日每10 min的采集數(shù)據(jù)經(jīng)小波分析信號(hào)奇異點(diǎn)檢測(cè)剔除后的不良數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)預(yù)測(cè)。

第33個(gè)點(diǎn)的預(yù)測(cè)結(jié)果為234.3

第47個(gè)點(diǎn)的預(yù)測(cè)結(jié)果為244.3

3　結(jié)論

對(duì)于歷史數(shù)據(jù)的處理是光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電功率預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)，歷史數(shù)據(jù)中含有不良數(shù)據(jù),顯然會(huì)影響預(yù)測(cè)的精度。采用小波分析中的信號(hào)奇異點(diǎn)檢測(cè)法對(duì)不良數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，并采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型對(duì)剔除后的數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)，作為光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電功率預(yù)測(cè)的樣本數(shù)據(jù),從仿真算例可以看出基于小波理論及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列對(duì)光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電功率預(yù)測(cè)中不良數(shù)據(jù)的處理方法可以運(yùn)用到實(shí)際工程中。

圖3　第33個(gè)點(diǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果圖

圖4　第47個(gè)點(diǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果圖

參考文獻(xiàn)

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Research on bad data processing of PV power forecasting based on Neural Network

Lang Ying,Zhang Wentao,Xin Yi

（Beijing Electronic Science & Technology Vocational College,100176）

Abstract：The history of power data of photovoltaic power generation system is the basis of reliable power generation of photovoltaic power generation system prediction,and in the photovoltaic power generation system operation or data acquisition,measurement,conversion,transmission link failure will lead to the existence of bad data in historical data.This paper presents the application of wavelet analysis in signal singularity detectionmethod was used to remove the bad data,and use the time series prediction of neural network to reconstruct after excluding the data model,so as to achieve the purpose of detecting and eliminating the bad data,real historical information reflecting the regularity for power generation of photovoltaic power generation system prediction.

Keywords：power forecasting;bad data;wavelet transform;singular point;neural network;time series