本發(fā)明涉及新能源控制技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法，尤其涉及一種基于加號(hào)模型的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法。

背景技術(shù)：

近年來(lái)，在各國(guó)政府的大力支持下，分布式發(fā)電技術(shù)得到了快速的發(fā)展，尤其是具有清潔環(huán)保、無(wú)污染、分布廣泛、可再生等優(yōu)點(diǎn)的風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電。然而，隨著光伏發(fā)電大規(guī)模的接入電網(wǎng)，光伏出力的隨機(jī)性、間歇性和波動(dòng)性給電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)了前所未有的壓力，不但影響電能質(zhì)量，加劇電網(wǎng)的調(diào)峰運(yùn)行負(fù)擔(dān)，而且也給電網(wǎng)的調(diào)度工作帶來(lái)很大的困難。

為了應(yīng)對(duì)大規(guī)模光伏發(fā)電接入對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定性的影響，我國(guó)各高校及電力企業(yè)相繼開(kāi)展了對(duì)光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)的研究工作，目前已有光伏功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)正在運(yùn)行中。光伏功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)對(duì)于減小光伏發(fā)電功率波動(dòng)性對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行和經(jīng)濟(jì)調(diào)度的影響，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

然而，目前國(guó)內(nèi)現(xiàn)有的功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)大部分都是采用單個(gè)模型的預(yù)測(cè)系統(tǒng)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機(jī)模型等。雖然這種系統(tǒng)也能預(yù)測(cè)光伏發(fā)電功率，但這種系統(tǒng)較之于組合多個(gè)單模型的多模型系統(tǒng)往往準(zhǔn)確率較低，性能有待提高。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明為了解決現(xiàn)有技術(shù)問(wèn)題，構(gòu)建新的加號(hào)模型，設(shè)計(jì)一種基于加號(hào)模型的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法，用以解決現(xiàn)有預(yù)測(cè)方法精度低的問(wèn)題。

本發(fā)明提供一種基于加號(hào)模型的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法，包括：

步驟1、首先選取設(shè)定時(shí)間段數(shù)據(jù)采集模塊采集的實(shí)際歷史氣象數(shù)據(jù)及光伏電站的輸出功率，作為用于學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練樣本集d；

步驟2、使用訓(xùn)練樣本集d，迭代學(xué)習(xí)每個(gè)模式樹(shù)，對(duì)于第i迭代，使用如下步驟學(xué)習(xí)模式樹(shù)ti；

步驟2.1、修訂訓(xùn)練數(shù)據(jù)集得到新訓(xùn)練數(shù)據(jù)集di，修改的方法為：設(shè)置每個(gè)實(shí)例xj∈d的輸出功率為前i-1個(gè)模式樹(shù)的殘差值，即：

其中，tk(xj)為庫(kù)中第k棵模式樹(shù)在實(shí)例xj上的預(yù)測(cè)值；

步驟2.2、在di上，使用貪心方法訓(xùn)練模式樹(shù)ti，訓(xùn)練過(guò)程為：(1)構(gòu)建一個(gè)結(jié)點(diǎn)作為根結(jié)點(diǎn)，(2)如果di中輸出功率的標(biāo)準(zhǔn)差為0或di中的實(shí)例數(shù)小于給定的閾值，則設(shè)置結(jié)點(diǎn)為葉結(jié)點(diǎn)，該葉結(jié)點(diǎn)輸出為di中輸出功率的均值，(3)否則，使用目標(biāo)函數(shù)搜索測(cè)試條件，根據(jù)測(cè)試條件劃分di到兩個(gè)不同的子集并構(gòu)建該結(jié)點(diǎn)的兩個(gè)孩子結(jié)點(diǎn)，(4)對(duì)于每個(gè)子集，重復(fù)步驟(2)和步驟(3)；目標(biāo)函數(shù)為：

其中，dt為當(dāng)前結(jié)點(diǎn)t對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集，dtk是到達(dá)結(jié)點(diǎn)t的孩子結(jié)點(diǎn)k的數(shù)據(jù)集，sd(d)為d的標(biāo)準(zhǔn)差；

步驟3、對(duì)于新的待預(yù)測(cè)樣本xj，使用累加的方法累積每個(gè)模式樹(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果得到模型最終的預(yù)測(cè)結(jié)果；累積方法對(duì)應(yīng)的函數(shù)為：

其中ti(xj)為庫(kù)中第i棵模式樹(shù)在實(shí)例xj上的預(yù)測(cè)值，具體預(yù)測(cè)方法為：根據(jù)模式樹(shù)內(nèi)部結(jié)點(diǎn)的測(cè)試條件，沿著某條路徑，分派待預(yù)測(cè)實(shí)例到相應(yīng)的葉結(jié)點(diǎn)，該葉結(jié)點(diǎn)直接給出預(yù)測(cè)值。

優(yōu)選的，數(shù)據(jù)集的采集輸入屬性包括：風(fēng)向、風(fēng)速、環(huán)境溫度、濕度、云量、氣壓、法向直射輻照度、散射輻照度、總輻照度。

優(yōu)選的，步驟1中獲得的訓(xùn)練樣本集d中和步驟3中的預(yù)測(cè)樣本xj中的樣本的缺失屬性值，模式樹(shù)自動(dòng)處理。

與相關(guān)技術(shù)相比，本發(fā)明提供的基于加號(hào)模型的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法能夠有效地組合多個(gè)模式樹(shù)的預(yù)測(cè)，大幅度提高最終模型的預(yù)測(cè)精度。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明提供的基于加號(hào)模型的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法中加號(hào)模型示意圖；

圖2為單個(gè)模式樹(shù)模型示意圖。

具體實(shí)施方式

以下將參考附圖并結(jié)合實(shí)施例來(lái)詳細(xì)說(shuō)明本發(fā)明。

一種基于加號(hào)模型的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法，包括：

步驟1、首先選取設(shè)定時(shí)間段(一般為使用數(shù)據(jù)采集模塊采集一個(gè)月以上的歷史氣象數(shù)據(jù))數(shù)據(jù)采集模塊采集的實(shí)際歷史氣象數(shù)據(jù)及光伏電站的輸出功率，作為用于學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練樣本集d。并對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理(比如對(duì)所選數(shù)據(jù)的合理性和完整性進(jìn)行檢驗(yàn)，對(duì)缺測(cè)和異常數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充和修正，并進(jìn)行歸一化處理)。

數(shù)據(jù)集的采集輸入屬性包括：風(fēng)向、風(fēng)速、環(huán)境溫度、濕度、云量、氣壓、法向直射輻照度、散射輻照度、總輻照度。

設(shè)置i＝1，并設(shè)置第一次迭代用到訓(xùn)練樣本集d1為d，即：d1＝d。

步驟2、使用訓(xùn)練樣本集d，迭代學(xué)習(xí)每個(gè)模式樹(shù)，對(duì)于第i迭代，使用如下步驟學(xué)習(xí)模式樹(shù)ti；

步驟2.1、修訂訓(xùn)練數(shù)據(jù)集得到新訓(xùn)練數(shù)據(jù)集di，修改的方法為：設(shè)置每個(gè)實(shí)例xj∈d的輸出功率為前i-1個(gè)模式樹(shù)的殘差值，即：

其中，tk(xj)為庫(kù)中第k棵模式樹(shù)在實(shí)例xj上的預(yù)測(cè)值；

步驟2.2、在di上，使用貪心方法訓(xùn)練模式樹(shù)ti，訓(xùn)練過(guò)程為：(1)構(gòu)建一個(gè)結(jié)點(diǎn)作為根結(jié)點(diǎn)，(2)如果di中輸出功率的標(biāo)準(zhǔn)差為0或di中的實(shí)例數(shù)小于給定的閾值，則設(shè)置結(jié)點(diǎn)為葉結(jié)點(diǎn)，該葉結(jié)點(diǎn)輸出為di中輸出功率的均值，(3)否則，使用目標(biāo)函數(shù)搜索測(cè)試條件，根據(jù)測(cè)試條件劃分di到兩個(gè)不同的子集并構(gòu)建該結(jié)點(diǎn)的兩個(gè)孩子結(jié)點(diǎn)，(4)對(duì)于每個(gè)子集，重復(fù)步驟(2)和步驟(3)；目標(biāo)函數(shù)為：

其中，dt為當(dāng)前結(jié)點(diǎn)t對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集，dtk是到達(dá)結(jié)點(diǎn)t的孩子結(jié)點(diǎn)k的數(shù)據(jù)集，sd(d)為d的標(biāo)準(zhǔn)差；

步驟3、對(duì)于新的待預(yù)測(cè)樣本xj，使用累加的方法累積每個(gè)模式樹(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果得到模型最終的預(yù)測(cè)結(jié)果；累積方法對(duì)應(yīng)的函數(shù)為：

其中ti(xj)為庫(kù)中第i棵模式樹(shù)在實(shí)例xj上的預(yù)測(cè)值，具體預(yù)測(cè)方法為：根據(jù)模式樹(shù)內(nèi)部結(jié)點(diǎn)的測(cè)試條件，沿著某條路徑，分派待預(yù)測(cè)實(shí)例到相應(yīng)的葉結(jié)點(diǎn)，該葉結(jié)點(diǎn)直接給出預(yù)測(cè)值。

步驟1中獲得的訓(xùn)練樣本集d中和步驟3中的預(yù)測(cè)樣本xj中的樣本的缺失屬性值，模式樹(shù)自動(dòng)處理。

以上所述僅為本發(fā)明的實(shí)施例，并非因此限制本發(fā)明的專利范圍，凡是利用本發(fā)明說(shuō)明書(shū)及附圖內(nèi)容所作的等效結(jié)構(gòu)或等效流程變換，或直接或間接運(yùn)用在其它相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，均同理包括在本發(fā)明的專利保護(hù)范圍內(nèi)。