【摘要】：根據(jù)光伏發(fā)電功率的變化是非穩(wěn)定和隨機的特點,為進一步提高光伏功率預(yù)測精度,該文提出一種基于VMD-SE-LSSVM和迭代誤差修正的預(yù)測方法。該方法首先采用變分模態(tài)分解(VMD)技術(shù)將歷史光伏發(fā)電功率分解成一系列有限帶寬的子模態(tài),避免模態(tài)混疊和噪聲沖擊的影響;然后用最小二乘支持向量機分別預(yù)測光伏發(fā)電功率和誤差,將誤差補償后的功率值作為最終的預(yù)測結(jié)果。此外,該文還采用樣本熵(SE)原理將天氣類型量化作為特征向量輸入支持向量機(SVM)參與預(yù)測,兼顧了天氣因素和時間維度對預(yù)測值的影響。經(jīng)過仿真和與傳統(tǒng)方法的預(yù)測結(jié)果比對,該文所提出的方法在不同天氣類型中均提高了準(zhǔn)確性,在光伏電站功率預(yù)測中具有一定的理論與實用價值。
【圖文】：

從歷史數(shù)據(jù)中選取包含q個數(shù)據(jù)點的訓(xùn)練集D，從起始端按時間先后選取a個數(shù)據(jù)點對第a+1個光伏發(fā)電功率點進行預(yù)測。本文采用數(shù)據(jù)時間窗滾動預(yù)測法，當(dāng)對第a+2個點進行預(yù)測時，第a+1個點的真實數(shù)據(jù)已經(jīng)包含在訓(xùn)練數(shù)據(jù)里，同時剔除時間上最遠點的數(shù)據(jù)，重新訓(xùn)練模型進行預(yù)測，直到得到q-a個預(yù)測的光伏發(fā)電功率值，與真實值比較后，得到對應(yīng)的q-a個1級誤差。同樣從1級誤差序列中選取a個數(shù)據(jù)點，采取滾動預(yù)測，對之后1級誤差進行預(yù)測，與真實1級誤差進行比較，得到數(shù)據(jù)點數(shù)量為q-2a的2級誤差序列。以此類推，得到p級誤差序列。最終我們獲得我們預(yù)測所需的完整的p+1組數(shù)據(jù)序列（圖2虛線框內(nèi)），X.(1）表示歷史光伏發(fā)電功率序列，X.(e1)～X.(ep）依次為1級～p級誤差序列，具體流程如圖2。誤差中的遺失的光伏發(fā)電功率值可以被預(yù)測出來，但過多的誤差迭代次數(shù)對精度沒有明顯增益，反而會導(dǎo)致結(jié)果發(fā)散。設(shè)定誤差計算終止條件為，在實際操作中發(fā)現(xiàn)當(dāng)計算到三級誤差，大多滿足終止條件，故p取值為1～3，對于計算不足3次的誤差，以0補齊。見表3為最終構(gòu)造的初始訓(xùn)練樣本。

由表3的初始訓(xùn)練樣本，對測試集進行預(yù)測。光伏發(fā)電功率值是模型的目標(biāo)輸出，受到眾多不確定因素的影響而呈現(xiàn)出非平穩(wěn)波動，所以只分解光伏發(fā)電功率序列。根據(jù)各模態(tài)與原始信號的相關(guān)度分析，本文將訓(xùn)練集的光伏發(fā)電功率序列分成了6(k=6）個模態(tài)，分別為IMF(u1）、IMF(u2）、IMF(u3）、IMF(u4）、IMF(u5）、IMF(u6），每個IMF分量都保持了原始序列的特征又抑制了模態(tài)混疊，降低原始序列復(fù)雜度的同時又提高了預(yù)測精度，，圖3為本文所構(gòu)造的初始訓(xùn)練樣本的分解結(jié)果。對每個IMF分量結(jié)合歷史太陽輻照度、風(fēng)速、溫度、濕度、天氣類型和下一時刻t的天氣類型分別建立LSSVM模型預(yù)測下一時刻t的光伏發(fā)電功率分量，將預(yù)測的6個分量IMF1、IMF2、IMF3、IMF4、IMF5、IMF6合成后的值記作y1，然后用誤差序列X.(u1)～X.(u3）結(jié)合氣象數(shù)據(jù)預(yù)測下一時刻t的1級～3級誤差，預(yù)測結(jié)果分別表示為e1、e2、e3，最后得到t時刻的預(yù)測值y=y1+e1+e2+e3（若最終預(yù)測值為負(fù)，默認(rèn)為0），逆歸一化后就是t時刻的功率預(yù)測值。接著對下一個時刻t+1進行預(yù)測，即已知t時刻的真實功率和各級誤差，將其添入訓(xùn)練樣本中，同時剔除最遠點的數(shù)據(jù)，在一直保持?jǐn)?shù)據(jù)長度不變的情況下滾動更新訓(xùn)練集的光伏發(fā)電功率序列和各級誤差序列，重新訓(xùn)練LSSVM模型繼續(xù)預(yù)測，本文選取預(yù)測點前20天的數(shù)據(jù)對預(yù)測點進行預(yù)測，具體流程見圖4。

【參考文獻】

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本文編號：2706557