一種光伏輸出功率超短期預(yù)測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種新能源電力系統(tǒng)分析技術(shù)。
【背景技術(shù)】
[0002] 能源和環(huán)境問題促使以光伏為代表的清潔能源獲得了廣泛關(guān)注。由于光照和光伏 發(fā)電的自身特性，使得光伏發(fā)電呈現(xiàn)波動性和間歇性的特點(diǎn)。光伏大規(guī)模并網(wǎng)后會對電網(wǎng) 的安全、經(jīng)濟(jì)和可靠運(yùn)行產(chǎn)生多方面影響，因此必須獲得光伏出力的超短期預(yù)測數(shù)值，從而 調(diào)節(jié)常規(guī)電源實時出力曲線，達(dá)到優(yōu)化調(diào)度。
[0003] 但是，現(xiàn)有技術(shù)中，對于光伏出力超短期預(yù)測的技術(shù)方案較少，技術(shù)效果也具有較 大局限，例如使用統(tǒng)計學(xué)原理的模型精度較低。造成此結(jié)果的一個原因是光伏輸出功率具 有強(qiáng)烈的隨機(jī)波動特性，規(guī)律難以把握。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 鑒于此，本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，提出一種光伏輸出功率超短期 預(yù)測方法，首先使用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法對光伏出力歷史序列進(jìn)行平穩(wěn)化預(yù)處理，使得序列規(guī) 律更容易被學(xué)習(xí)，然后使用具有良好回歸特性的最小二乘支持向量機(jī)進(jìn)行預(yù)測，從而獲得 更高預(yù)測精度。
[0005] 為了實現(xiàn)此目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案為如下。
[0006] -種光伏輸出功率超短期預(yù)測方法，包括下述步驟：
[0007] A、使用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法對光伏輸出功率歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，得到本征模函數(shù)和剩 余分量；
[0008] B、對所有本征模函數(shù)和剩余分量分別建立最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測模型，進(jìn)行光 伏輸出功率超短期預(yù)測，得到預(yù)測值；
[0009] C、將步驟B最后所得所有預(yù)測值相加，得到最終預(yù)測結(jié)果。
[0010] 步驟A中使用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法進(jìn)行分解包括：
[0011] A1、識別光伏輸出功率歷史數(shù)據(jù)序列x(t)中所有極大值點(diǎn)并使用三次樣條插值法 擬合，得到上包絡(luò)線eup(t)，
[0012] A2、識別光伏輸出功率歷史數(shù)據(jù)序列x(t)中所有極小值點(diǎn)并使用三次樣條插值法 擬合，得到下包絡(luò)線elOT(t)，
[0013]
計算均值包絡(luò)線即上下包絡(luò)線的平均值nu(t)，
[0014] A4、根據(jù)hKOzxUhnuU)計算luU)，判斷l(xiāng)uU)是否滿足篩分終止條件，若滿 足，則lu(t)為第一個本征模函數(shù)，記為(^(0=^(0,若lu(t)不滿足篩分終止條件，則將lu (t)視為新的序列x(t)，從步驟A1開始重新篩分，直到選出滿足篩分終止條件的本征模函 數(shù)，記為ci(t)=hi(t)，
[0015] A5、根據(jù)ri(t) = x(t)-ci(t)計算ri(t)，若ri(t)極值點(diǎn)數(shù)目大于等于2個，則將η (t)作為新的序列x(t)，從步驟A1開始重新篩分，若n(t)極值點(diǎn)數(shù)目不足2個，則停止分解， n(t)作為剩余分量予以保留，
[0016]最終，光伏輸出功率歷史數(shù)據(jù)序列被分解為本征模函數(shù)和剩余分量，表示如下：
[0018] 其中Cl(t)為第i個本征模函數(shù)，rN(t)為剩余分量。
[0019] 步驟B所述的最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測模型，它的回歸方式為：
[0021] 其中：/⑷為模型輸出的出力預(yù)測值，ω為權(quán)向量，外?)為映射函數(shù)，i為訓(xùn)練樣 本和測試樣本，b為偏置，最小二乘支持向量機(jī)中使用徑向基核函數(shù)，共包含兩個未知參數(shù) 需要進(jìn)行尋優(yōu):正則化參數(shù)γ和平方帶寬σ 2;
[0022] 使用遺傳方法，得到γ和σ2的最佳取值。
[0023]其中，所述篩分終止條件為：
[0024]設(shè)此時進(jìn)行第k次篩分，則當(dāng)σ小于給定數(shù)值，篩分終止：
[0026]其中hak-Wt)和hak)⑴是兩個連續(xù)篩分的結(jié)果序列，η為光伏輸出功率歷史數(shù) 據(jù)序列x(t)樣本點(diǎn)個數(shù)，
[0027] 〇max 取值為0.1。
[0028] 通過采用本發(fā)明的光伏輸出功率超短期預(yù)測方法，能夠獲得以下有益技術(shù)效果： 首先采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法對光伏出力歷史序列進(jìn)行預(yù)處理，降低其波動性和隨機(jī)性，使其 分量變得更平穩(wěn)更容易被學(xué)習(xí)。然后使用最小二乘支持向量機(jī)模型作為主體預(yù)測模型，充 分利用了支持向量機(jī)良好的回歸特性、小樣本適用性、不易陷入局部最優(yōu)特性、計算速度快 特性等。以上特性使本發(fā)明所提模型適宜應(yīng)用于光伏超短期預(yù)測領(lǐng)域，并且實際算例證明， 該模型具有較高精度以及相對其他模型而言的較大優(yōu)勢。
【附圖說明】
[0029] 圖1為本發(fā)明【具體實施方式】中光伏輸出功率超短期預(yù)測方法的流程示意圖。
[0030] 圖2為本發(fā)明【具體實施方式】中光伏出力樣本數(shù)據(jù)經(jīng)經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解后的結(jié)果示意 圖。
[0031] 圖3本發(fā)明【具體實施方式】中EMD-LSSVM-GA法預(yù)測結(jié)果示意圖。
[0032]圖4本發(fā)明【具體實施方式】中LSSVM-GA法預(yù)測結(jié)果示意圖。
【具體實施方式】
[0033] 下面結(jié)合附圖，對本發(fā)明作詳細(xì)說明。
[0034] 以下公開詳細(xì)的示范實施例。然而，此處公開的具體結(jié)構(gòu)和功能細(xì)節(jié)僅僅是出于 描述示范實施例的目的。
[0035]然而，應(yīng)該理解，本發(fā)明不局限于公開的具體示范實施例，而是覆蓋落入本公開范 圍內(nèi)的所有修改、等同物和替換物。在對全部附圖的描述中，相同的附圖標(biāo)記表示相同的元 件。
[0036]同時應(yīng)該理解，如在此所用的術(shù)語"和/或"包括一個或多個相關(guān)的列出項的任意 和所有組合。另外應(yīng)該理解，當(dāng)部件或單元被稱為"連接"或"耦接"到另一部件或單元時，它 可以直接連接或耦接到其他部件或單元，或者也可以存在中間部件或單元。此外，用來描述 部件或單元之間關(guān)系的其他詞語應(yīng)該按照相同的方式理解(例如，"之間"對"直接之間"、 "相鄰"對"直接相鄰"等）。
[0037] 如圖1所示，本發(fā)明【具體實施方式】中公開了一種光伏輸出功率超短期預(yù)測方法，它 包括下述步驟：
[0038] 使用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法對光伏輸出功率歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，得到本征模函數(shù)和剩余 分量；
[0039] B、對所有本征模函數(shù)和剩余分量分別建立最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測模型，進(jìn)行光 伏輸出功率超短期預(yù)測，得到預(yù)測值；
[0040] C、將步驟B最后所得所有預(yù)測值相加，得到最終預(yù)測結(jié)果。
[0041] 因此，本發(fā)明的光伏輸出功率超短期預(yù)測方法首先采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法對光伏出 力歷史序列進(jìn)行預(yù)處理，降低其波動性和隨機(jī)性，使其分量變得更平穩(wěn)更容易被學(xué)習(xí)。然后 使用最小二乘支持向量機(jī)模型作為主體預(yù)測模型，充分利用了支持向量機(jī)良好的回歸特 性、小樣本適用性、不易陷入局部最優(yōu)特性、計算速度快特性等。
[0042] 特別地，在【具體實施方式】中，步驟A中使用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法進(jìn)行分解包括：
[0043] A1、識別光伏輸出功率歷史數(shù)據(jù)序列x(t)中所有極大值點(diǎn)并使用三次樣條插值法 擬合，得到上包絡(luò)線eup(t)，
[0044] A2、識別光伏輸出功率歷史數(shù)據(jù)序列x(t)中所有極小值點(diǎn)并使用三次樣條插值法 擬合，得到下包絡(luò)線elOT(t)，
[0045]
計算均值包絡(luò)線即上下包絡(luò)線的平均值nu(t)，
[0046] A4、根據(jù)hi (t) = x(t)-mi (t)計算hi (t)，判斷hi (t)是否滿足篩分終止條件，若滿 足，則hKt)為第一個本征模函數(shù)，記為(^(0=^(0,若hKt)不滿足篩分終止條件，則將In (t)視為新的序列x(t)，從步驟A1開始重新篩分，直到選出滿足篩分終止條件的本征模函 數(shù)，記為ci(t)=hi(t)，
[0047] A5、根據(jù)ri(t) = x(t)_ci(t)計算