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💥1 概述
基于改进神经网络的风电功率预测研究
摘要：风电功率预测对于保障电力系统稳定运行、提高风电消纳能力至关重要。本文聚焦于改进神经网络在风电功率预测领域的应用，梳理了传统预测方法的局限性，深入分析了多种改进神经网络模型（如改进BP神经网络、改进LSTM神经网络、改进型T-S模糊神经网络、改进的残差卷积神经网络等）的原理、优势及在风电功率预测中的实践应用。通过对比不同模型在实际风电场数据上的预测效果，验证了改进神经网络模型在提升预测精度、增强泛化能力等方面的显著成效，为风电功率预测技术的发展提供了理论支持与实践参考。
关键词：风电功率预测；改进神经网络；预测精度；泛化能力
一、引言
国民经济可持续发展要求国家进一步深化能源结构改革,扩大可再生能源规模。风能作为一种重要的清洁能源,近年来发展迅速。然而风电固有的间歇性、随机性和波动性的特点给大规模风电并网的安全调度和平稳运营带来挑战。风电功率预测技术能够预测未来一段时间风电机组的输出功率情况,能够为控制人员保障电网平稳运行提供有效依据,且有助于降低风力发电成本,为提高风电并网规模创造条件。因此,风电输出功率预测技术是国家电网安全调度与平稳运行的关键,提升风电功率预测的精度具有重要的意义。
随着全球对清洁能源需求的持续增长，风能作为一种清洁、可再生的能源，在能源结构中的占比日益提高。近年来，风电产业呈现出迅猛的发展态势，全球风电装机容量持续攀升。然而，风电功率具有很强的随机性、间歇性和不确定性，这使得风电并网给电力系统的稳定运行带来了巨大挑战。例如，当风电功率突然大幅波动时，可能导致电网频率和电压的不稳定，甚至引发电力系统故障。因此，准确的风电功率预测对于维护电网稳定、促进风电产业的进一步发展具有至关重要的意义。
对于电网运营商而言，风电功率预测是进行全网电力平衡、保障系统安全稳定运行的关键。通过准确预测风电功率，电网调度部门可以合理安排发电计划，减少系统的旋转备用容量，提高电网运行的经济性。同时，提前预测风电功率的波动，有助于电网调度部门合理安排运行方式和应对措施，提高电网的安全性和可靠性。如果预测误差超出一定范围，风电场还需要向电网运营商缴纳罚款，这也凸显了精准预测的经济必要性。对于风电场开发企业来说，风电功率预测有助于合理安排检修计划，提高企业的盈利能力。企业可以利用风电预报选择风力较小的天气进行风电机组设备的检修，尽可能减少因风电机组检修无法发电带来的发电量损失。并且，在参与电力市场竞价时，准确的功率预测能使企业更好地制定竞价策略，提升市场竞争力。
传统的风电功率预测方法主要包括统计模型（如自回归模型ARIMA）、物理模型（如天气预报结合风电场特性）和一般的机器学习模型（如支持向量机SVM、随机森林RF）。统计模型基于历史数据的统计规律进行预测，对数据的平稳性要求较高，难以处理复杂的非线性关系；物理模型虽然考虑了气象因素和风力发电的物理过程，但计算复杂，且对地形、气象等数据的准确性和完整性依赖较大；一般机器学习模型在处理高维数据和复杂特征时存在一定的局限性。相比之下，神经网络具有强大的处理复杂非线性关系的能力，能够自动学习输入数据与风电功率之间的复杂映射关系，在风电功率预测领域具有广阔的应用前景。因此，研究改进神经网络在风电功率预测中的应用具有重要的现实意义。
二、改进神经网络模型概述
2.1 改进BP神经网络
BP神经网络是一种多层前馈神经网络，具有自适应学习、非线性映射和高速寻优等能力，在风电功率预测中得到了广泛应用。然而，传统的BP神经网络存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值等问题。为了克服这些缺点，研究人员提出了多种改进方法。例如，在梯度下降法中添加动量项，同时自适应调节模型的学习速率，能够加快网络的收敛速度，避免陷入局部极小值。此外，优化整个ANN输出层的激活函数，加入能控制激活函数陡峭（斜率）因子的参数，可以提高网络的非线性映射能力，进一步提升预测精度。
2.2 改进LSTM神经网络
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够有效处理时间序列数据中的长期依赖问题。在风电功率预测中，LSTM网络可以捕捉到风速等气象因素随时间的复杂变化对风电功率的影响。为了进一步提高LSTM网络的性能，研究人员对其进行了一系列改进。例如，定义一种使用特征筛选以及特征倍增相结合的特征工程方法，使神经网络模型能更加准确地学习风速特征对风电功率的影响。同时，结合数据异常检测与处理技术，对原始数据进行清洗，去除噪声和异常值，提高数据质量，从而提升模型的预测准确性。
2.3 改进型T-S模糊神经网络
T-S模糊神经网络结合了模糊系统和神经网络的优点，能够处理不确定性和非线性问题。然而，传统的T-S模糊神经网络存在收敛速度慢、计算量大等缺点。为了克服这些问题，研究人员提出了改进型T-S模糊神经网络。该模型采用椭圆基函数作为隶属函数，扩展其接收域；利用模糊C-均值聚类确定其中心值；引入惯性项加快网络的收敛速度。通过这些改进，改进型T-S模糊神经网络能够更有效地处理风电功率预测中的不确定性和非线性问题，提高预测精度。
2.4 改进的残差卷积神经网络
卷积神经网络（CNN）在图像处理和特征提取方面具有显著优势。为了将其应用于风电功率预测，研究人员提出了改进的残差卷积神经网络。该模型首先采用变分模式分解（VMD）对一维时序信号进行特征提取，将风速、风向等气象数据以及风电功率数据转化为图像信号；然后利用残差网络结构进行训练，避免网络深度增加导致的梯度消失问题。通过这种方法，改进的残差卷积神经网络能够自动学习输入数据的局部特征和时空特征，提高风电功率预测的准确性。
三、改进神经网络在风电功率预测中的实践应用
3.1 改进BP神经网络的应用
以某风电场为例，采用改进BP神经网络进行风电功率预测。首先，收集该风电场的历史气象数据（如风速、风向、温度、气压等）和风电功率数据作为训练样本。然后，对数据进行预处理，包括归一化处理、异常值处理等，以提高数据质量。接着，构建改进BP神经网络模型，确定输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，选择合适的激活函数和学习算法。在模型训练过程中，采用添加动量项和自适应调节学习速率的方法，加快网络的收敛速度。最后，使用训练好的模型对未来一段时间的风电功率进行预测，并与实际数据进行对比分析。结果表明，改进BP神经网络模型的预测精度明显高于传统BP神经网络模型，能够有效提高风电功率预测的准确性。
3.2 改进LSTM神经网络的应用
选取中国东北和华中地区的两个不同风电场的数据，验证改进LSTM神经网络在风电功率预测中的有效性。对原始数据进行异常数据清洗，采用局部离群点风速处理算法（LOF）结合滑差四分位数方法和基于多项式曲线回归方法，去除数据中的噪声和异常值。然后，定义特征筛选和特征倍增相结合的特征工程方法，提取风速特征对风电功率的影响。接着，构建改进LSTM神经网络模型，调整网络结构和参数，进行模型训练和优化。通过与传统算法以及业内主流神经网络算法进行对比，发现改进LSTM神经网络模型在数据清洗后能够显著提高预测准确率，在预报准确性方面优于其他所有算法，为实际应用提供了有力支持。
3.3 改进型T-S模糊神经网络的应用
以某风电场四季的风电功率数据为例，应用改进型T-S模糊神经网络进行短期风电功率预测。首先，分析影响风电功率的主要因素，确定输入变量为风速、风向和环境温度。然后，采用椭圆基函数作为隶属函数，利用模糊C-均值聚类确定其中心值，引入惯性项加快网络的收敛速度。分别对四季的风电功率进行预测，并在Matlab平台上进行仿真。结果表明，改进型T-S模糊神经网络能够有效提高短期风电功率的预测精度，具有一定的实用价值。
3.4 改进的残差卷积神经网络的应用
使用来自土耳其东南部风电场的风电数据，验证改进的残差卷积神经网络在超短期风电功率预测中的性能。首先，采用变分模式分解（VMD）将一维时序信号重构成2D图像信号，将风速、风向等8个信号转化为HSV图像，然后重构图像输入到卷积神经网络进行训练。网络结构由17层组成，其中13层为卷积层，1层为最大池层，2层为全连接层，1层为回归层，采用SGD优化方法。将该模型的预测结果与AlexNet、SqueezeNet、ResNet-18、GoogLeNet等预训练网络以及基于气象预报数据的物理模型进行比较。结果表明，改进的残差卷积神经网络在提前1小时、2小时和3小时的预测中，均表现出较低的均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE），具有良好的短期风电预测性能。
四、改进神经网络模型预测效果对比分析
4.1 预测精度对比
通过对比不同改进神经网络模型在实际风电场数据上的预测结果，发现改进LSTM神经网络和改进的残差卷积神经网络在预测精度方面表现较为突出。改进LSTM神经网络通过特征工程和数据清洗技术，能够更准确地捕捉风速特征对风电功率的影响，提高预测的准确性。改进的残差卷积神经网络则利用变分模式分解和卷积神经网络的优势，自动学习输入数据的局部特征和时空特征，在超短期风电功率预测中具有较高的精度。相比之下，改进BP神经网络和改进型T-S模糊神经网络虽然在预测精度上也有一定提升，但整体表现略逊于前两者。
4.2 泛化能力对比
泛化能力是指模型对未见过的数据的适应能力。在实际应用中，风电场的气象条件和运行状况可能会发生变化，因此模型的泛化能力至关重要。通过对不同模型在不同风电场数据上的测试发现，改进LSTM神经网络和改进的残差卷积神经网络具有较强的泛化能力。这是因为这两种模型能够自动学习数据中的复杂特征和规律，对不同地区、不同季节的风电功率数据都有较好的适应性。而改进BP神经网络和改进型T-S模糊神经网络在泛化能力方面相对较弱，可能需要针对不同的数据集进行进一步的优化和调整。
4.3 计算效率对比
计算效率也是衡量模型性能的重要指标之一。在实际应用中，需要快速得到风电功率预测结果，以便及时进行电力调度和决策。改进BP神经网络和改进型T-S模糊神经网络由于模型结构相对简单，计算量较小，因此在计算效率方面具有一定优势。改进LSTM神经网络和改进的残差卷积神经网络由于模型结构较为复杂，计算量较大，计算时间相对较长。但随着计算机硬件技术的不断发展，计算效率问题将逐渐得到解决。
五、结论与展望
5.1 研究结论
本文研究了多种改进神经网络在风电功率预测中的应用，通过理论分析和实践应用验证了改进神经网络模型在提升预测精度、增强泛化能力等方面的显著成效。改进LSTM神经网络和改进的残差卷积神经网络在预测精度和泛化能力方面表现较为突出，能够更准确地预测风电功率的变化，为电力系统的稳定运行和风电产业的发展提供了有力支持。改进BP神经网络和改进型T-S模糊神经网络虽然在一定程度上也提高了预测性能，但在某些方面仍有待进一步改进。
5.2 研究展望
未来的研究可以进一步探索以下方向：一是结合多种改进神经网络模型的优势，构建集成模型，进一步提高风电功率预测的准确性和可靠性；二是深入研究风电功率预测中的不确定性问题，采用不确定性量化方法对预测结果进行评估，为电力调度提供更全面的信息；三是结合物联网、大数据等技术，实时获取风电场的气象数据和运行数据，提高数据的时效性和准确性，进一步提升风电功率预测的性能。通过不断的研究和探索，改进神经网络在风电功率预测领域的应用将更加广泛和深入，为推动风电产业的发展和能源结构的优化做出更大贡献。
📚2 运行结果
2.1 初始BP神经网络
编辑
编辑
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2.2 GA-BP神经网络
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部分代码：
%{
_train:训练
_test:测试
_norm:归一化，数据位于(0,1)
tic和toc用来记录matlab命令执行的时间
%}
% 初始化
tic
clear;
clc;
% 数据
input = load('input.txt');
output = load('output.txt');
save data input output
% 数据初始化
input_train = input(1:150,:)';
output_train = output(1:150,:)';
input_test = input(151:186,:)';
output_test = output(151:186,:)';
% 训练数据归一化
[input_norm, is] = mapminmax(input_train); %is:输入数据归一化参数
[output_norm, os] = mapminmax(output_train); %os:输出数据归一化参数
% BP初始化
input_num = 3;
hidden_num = 6;
output_num = 1;
% 建立网络
TF1 = 'tansig'; TF2 = 'purelin';
net = newff(input_norm, output_norm, hidden_num, {TF1 TF2}, 'trainlm');
% 遗传参数初始化
iteration_num = 10; %进化次数，即迭代次数
popsize = 30; %种群规模，自定义
pc = 0.3; %交叉概率
pm = 0.1; %变异概率
numsum=input_num*hidden_num+hidden_num+hidden_num*output_num+output_num;
lenchrom=ones(1,numsum);
bound=[-3*ones(numsum,1) 3*ones(numsum,1)]; %数据范围
individuals=struct('fitness',zeros(1,popsize), 'chrom',[]); %将种群信息定义为一个结构体
%各种群适应度计算
for i=1:popsize
individuals.chrom(i,:) = Code(lenchrom, bound); %编码
x = individuals.chrom(i,:);
%计算适应度
individuals.fitness(i) = fun(x,input_num,hidden_num,output_num,net,input_norm,output_norm);
end
[bestfitness, bestindex] = min(individuals.fitness);
bestchrom = individuals.chrom(bestindex,:); %最好的染色体
%-------以上：完成第一次的适应度计算即存储，接下来选择交叉变异从而获得更好的个体，迭代十次---------%
% 选择，交叉，变异
for i=1:iteration_num
% 选择
individuals=select(individuals,popsize);
% 交叉
individuals.chrom=Cross(pc,lenchrom,individuals,popsize,bound);
% 变异
individuals.chrom=Mutation(pm,lenchrom,individuals,popsize,i,iteration_num,bound);
% 计算适应度
for j=1:popsize
x = individuals.chrom(j,:); %个体，本段与上面一样，但无需编码，要做的是计算选择/交叉/变异之后的适应度值
%计算适应度
individuals.fitness(j) = fun(x,input_num,hidden_num,output_num,net,input_norm,output_norm);
end
%找到最小适应度的染色体及它们在种群中的位置
[newbestfitness,newbestindex] = min(individuals.fitness);
[worestfitness,worestindex] = max(individuals.fitness);
% 代替上一次进化中最好的染色体
if newbestfitness < bestfitness
bestfitness = newbestfitness;
bestchrom = individuals.chrom(newbestindex,:);
end
individuals.chrom(worestindex,:) = bestchrom;
individuals.fitness(worestindex) = bestfitness; %把最糟糕的用最好的替换
end
% 判断是否达标，已达标，进入下一步
% 获得最佳初始阀值权值
x = bestchrom;
w1 = x(1:input_num*hidden_num);
B1 = x(input_num*hidden_num+1:input_num*hidden_num+hidden_num);
w2 = x(input_num*hidden_num+hidden_num+1:input_num*hidden_num+hidden_num+hidden_num*output_num);
B2 = x(input_num*hidden_num+hidden_num+hidden_num*output_num+1:input_num*hidden_num+hidden_num+hidden_num*output_num+output_num);
net.iw{1,1} = reshape(w1,hidden_num,input_num);
net.lw{2,1} = reshape(w2,output_num,hidden_num);
net.b{1} = reshape(B1,hidden_num,1);
net.b{2} = reshape(B2,output_num,1);
% BP网络训练
% 网络参数
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.lr=0.1;
net.trainParam.goal=0.0001;
net.divideFcn = ''; % 为和书本一致，对于样本极少的情况，不要再三分了
%网络训练
[net,tr]=train(net,input_norm,output_norm);
%数据归一化
input_test_norm = mapminmax('apply',input_test,is);
an = sim(net,input_test_norm); %归一化的预测结果
output_test_BP = mapminmax('reverse',an,os); %预测结果
error = output_test_BP-output_test;
% 画图
figure(1)
plot(output_test_BP,':og','LineWidth',1.5)
hold on
plot(output_test,'-*','LineWidth',1.5);
legend('预测输出','期望输出')
grid on
set(gca,'linewidth',1.0);
xlabel('样本','FontSize',15);
ylabel('函数输出','FontSize',15);
set(gcf,'color','w')
title('GA-BP 网络','Color','k','FontSize',15);
toc
🎉3 参考文献
[1]赏益. 基于改进神经网络的风电功率预测研究[D].南京信息工程大学,2020.DOI:10.27248/d.cnki.gnjqc.2020.000066.
[2]寇金驰. 基于改进神经网络的风电功率预测系统设计[D].沈阳工程学院,2021.DOI:10.27845/d.cnki.gsygc.2021.000022.
[3]刘增里,杨静,刘亚林,熊力.基于改进BP神经网络的风电功率超短期预测[J].船舶工程,2019,41(S1):282-287.DOI:10.13788/j.cnki.cbgc.2019.S1.069.
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