基于ELMAN模型的風(fēng)電場功率預(yù)測研究

董金鳳 王亞男

摘要：闡述了風(fēng)電場功率預(yù)測的方法和原理，采用物理方法和ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法，搭建功率預(yù)測模型，確定輸入?yún)?shù)、隱層單元個數(shù)。以某在運風(fēng)電場為例，利用功率預(yù)測模型進行了風(fēng)電場功率預(yù)測。該風(fēng)電場功率預(yù)測模型對風(fēng)電場功率出力預(yù)測具有重要的現(xiàn)實意義。

關(guān)鍵詞：物理方法;ELMAN;風(fēng)電場功率預(yù)測模型

0 引言

風(fēng)電場功率預(yù)測系統(tǒng)是根據(jù)風(fēng)電場氣象信息有關(guān)數(shù)據(jù)，即數(shù)值天氣預(yù)報，利用物理模擬計算和數(shù)學(xué)統(tǒng)計方法，結(jié)合風(fēng)電場及機組運行狀態(tài)，對風(fēng)電場輸出功率進行預(yù)測。

應(yīng)用大氣邊界層動力學(xué)與邊界層氣象理論，將數(shù)值天氣預(yù)報數(shù)據(jù)精細(xì)化為風(fēng)電場實際地形、地貌條件下的風(fēng)電機組輪轂高度處的風(fēng)速、風(fēng)向等信息，采用物理方程進行預(yù)測的方法稱為物理方法。根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，找出其內(nèi)在規(guī)律并用于預(yù)測的方法稱為統(tǒng)計方法。綜合方法則是物理方法和統(tǒng)計方法相結(jié)合的方法，即采用物理方法得到風(fēng)速、風(fēng)向等信息，然后采用統(tǒng)計方法找到歷史數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律。

本文采用綜合方法，先預(yù)測每臺風(fēng)電機組的輪轂高度處的風(fēng)速、風(fēng)向等信息，然后采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)找出每臺風(fēng)電機組歷史數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，預(yù)測每臺風(fēng)電機組發(fā)電量，然后求和得出風(fēng)電場全場發(fā)電量。

1 風(fēng)電場功率預(yù)測原理

1.1? ? 原理

風(fēng)電場功率預(yù)測系統(tǒng)是根據(jù)風(fēng)電場氣象信息有關(guān)數(shù)據(jù)即數(shù)值天氣預(yù)報，利用物理模擬計算和數(shù)學(xué)統(tǒng)計方法，結(jié)合風(fēng)電場及機組運行狀態(tài)，對風(fēng)電場輸出功率進行預(yù)測，從而滿足電力調(diào)度部門對風(fēng)電的調(diào)度要求。功率預(yù)測系統(tǒng)原理如圖1所示。

1.2? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是ELMAN于1990年首先針對語音處理問題提出來的，是一種典型的局部遞歸網(wǎng)絡(luò)。由于ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理序列數(shù)據(jù)輸入輸出時具有優(yōu)越性而得到了廣泛應(yīng)用?；镜腅LMAN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示，主要由輸入層、隱層、連接層、輸出層組成，是在BP網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上增加了一個“反饋層”，其反饋連接由一組“連接”單元組成，用于記憶隱層過去的狀態(tài)，并且在下一時刻連同網(wǎng)絡(luò)輸入一起作為隱層單元的輸入，相當(dāng)于狀態(tài)反饋，這一性質(zhì)使得部分遞歸網(wǎng)絡(luò)具有動態(tài)記憶功能，適用于建立時間序列的預(yù)測模型。各層的輸入均為加權(quán)和;隱層的傳遞函數(shù)為某種非線性函數(shù)，一般為Sigmoid函數(shù);輸出層為線性函數(shù);連接層也為線性函數(shù)。ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型：

式中，WI1為聯(lián)系單元與隱層單元的連接權(quán)矩陣;WI2為輸入單元與隱層單元的連接權(quán)矩陣;WI3為隱層單元與輸出單元的連接權(quán)矩陣;xc（k）和x（k）分別表示聯(lián)系單元和隱層單元的輸出;y（k）表示輸出單元的輸出;0≤a<1為子連接反饋增益因子。f（x）多取為Sigmoid函數(shù)，如公式所示：

2 風(fēng)電場功率預(yù)測模型建模

風(fēng)電場功率理論上與風(fēng)速、空氣密度線性有關(guān)，但在實際發(fā)電過程中影響因素眾多，例如地形、地貌、尾流、湍流、風(fēng)機的實際運行狀況，這些都不同程度地影響著風(fēng)電場的實際發(fā)電。

本項目采用綜合方法，應(yīng)用大氣邊界層動力學(xué)與邊界層氣象理論，將數(shù)值天氣預(yù)報數(shù)據(jù)精細(xì)化為在風(fēng)電場實際地形、地貌條件下的風(fēng)電機組輪轂高度的風(fēng)速、風(fēng)向等信息，根據(jù)風(fēng)電場的測風(fēng)塔、歷史數(shù)據(jù)找出風(fēng)速、溫度、氣壓、風(fēng)向等信息與輸出功率間的關(guān)系，利用預(yù)測的每臺風(fēng)電機組輪轂高度處的風(fēng)速、溫度、氣壓、風(fēng)向等，對每臺風(fēng)電機組發(fā)電功率進行預(yù)測。ELMAN模型的建立過程如圖3所示。

2.1? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)的確定

本文利用風(fēng)電場相鄰風(fēng)機之間的相互關(guān)系預(yù)測風(fēng)機功率，即考慮周邊風(fēng)機的影響。風(fēng)電場風(fēng)機只有風(fēng)速測量儀;溫度和氣壓在同一地區(qū)變化較小，采用測風(fēng)塔溫度、氣壓測量數(shù)據(jù)。選取2號風(fēng)機和31號風(fēng)機來比較不同參數(shù)組合間的誤差。參數(shù)組合如下：

2號風(fēng)機：

組合①：#2風(fēng)機風(fēng)速、溫度、氣壓;組合②：#2風(fēng)機風(fēng)速和風(fēng)向、1號風(fēng)機風(fēng)速、3號風(fēng)機風(fēng)速、溫度、氣壓;

31號風(fēng)機：

組合①：#31風(fēng)機風(fēng)速、溫度、氣壓;組合②：#31風(fēng)機風(fēng)速和風(fēng)向、30號風(fēng)機風(fēng)速、32號風(fēng)機風(fēng)速、溫度、氣壓。

風(fēng)電場功率預(yù)測不同輸入?yún)?shù)的誤差比較如表1所示。

從表1不同輸入?yún)?shù)的誤差比較可知，組合②誤差更小，準(zhǔn)確度更高。因此，風(fēng)電場采用組合②進行風(fēng)電場功率預(yù)測參數(shù)輸入。但在實際訓(xùn)練過程中，需要結(jié)合地形及風(fēng)機排布情況，確定風(fēng)機具體預(yù)測參數(shù)輸入。

2.2? ? 數(shù)據(jù)整理及歸一化

選取風(fēng)電場一年的原始數(shù)據(jù)（包括測風(fēng)塔數(shù)據(jù)和風(fēng)電場運行數(shù)據(jù)），剔除不合理數(shù)據(jù)，為滿足建模需要，需將原始數(shù)據(jù)進行歸一化處理，即歸一化值在0～1。

2.3? ? 隱層神經(jīng)元個數(shù)的確定

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層神經(jīng)元個數(shù)的確定，對網(wǎng)絡(luò)的精確度、計算時間等都有很大影響。模型采用不同隱層單元個數(shù)分別計算3號、32號、50號風(fēng)機的輸出功率，與實際功率進行均方根誤差比較來確定選擇隱層單元的個數(shù)。表2為3臺風(fēng)機不同隱層單元個數(shù)的均方根誤差，從表中可以看出，3號風(fēng)機隱含層單元數(shù)為8個時，均方根誤差最小;32號風(fēng)機隱含層單元數(shù)為10個時，均方根誤差最小;50號風(fēng)機隱含層單元數(shù)為6個時，均方根誤差最小。但32號風(fēng)機、50號風(fēng)機在不同隱層單元個數(shù)下，均方根誤差相差不大。因此，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算時采用隱層單元數(shù)為8個。

3 風(fēng)電場的功率預(yù)測

山東某風(fēng)電場為丘陵風(fēng)電場，地形復(fù)雜，海拔高度在400～500 m，海拔460 m以上較為平緩，起伏較小。風(fēng)電場容量49.3 MW，風(fēng)電機組沿山脊布置。

3.1? ? 數(shù)值天氣預(yù)報

中國氣象局為該風(fēng)電場提供了測風(fēng)塔及每臺風(fēng)電機組輪轂高度處的風(fēng)速、風(fēng)向、溫度、氣壓等信息。風(fēng)速波動趨勢相對一致，但預(yù)測風(fēng)速與實際風(fēng)速相關(guān)性較差，在0.5左右。

3.2? ? 數(shù)據(jù)整理

選取該風(fēng)電場每臺風(fēng)電機組一年的原始數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)整理并歸一化處理。

3.3? ? 風(fēng)電場功率預(yù)測

利用Matlab軟件建立ELMAN風(fēng)電機組的功率預(yù)測模型，選取每臺風(fēng)電機組一年的歸一化數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，找到其內(nèi)在規(guī)律。輸入每臺風(fēng)電機組及其周邊風(fēng)電機組的預(yù)測數(shù)據(jù)，對每臺風(fēng)電機組進行短期風(fēng)電場功率預(yù)測。本文選取1號、15號風(fēng)機進行預(yù)測，預(yù)測可知，不管全場還是單個風(fēng)電機組的實際功率與預(yù)測功率走向趨于一致，且風(fēng)速的變化趨勢與功率曲線的變化趨勢一致，說明在功率預(yù)測時，風(fēng)速預(yù)測的準(zhǔn)確性是影響風(fēng)電場功率預(yù)測準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。

在風(fēng)速相關(guān)性較差的情況下，風(fēng)電場功率預(yù)測相對較好，這是因為ELMAN模型本身具有統(tǒng)計分析內(nèi)部規(guī)律的功能。若數(shù)值天氣預(yù)報準(zhǔn)確性提高，將大大提高風(fēng)電場功率預(yù)測的準(zhǔn)確性。風(fēng)速相關(guān)性對比與功率均方根誤差對比如表3所示。

4 結(jié)語

本文通過對山東某風(fēng)電場功率預(yù)測結(jié)果進行分析，總結(jié)了提高預(yù)測精度的途徑包括以下幾個方面：

（1）提高數(shù)值天氣預(yù)報的準(zhǔn)確性，風(fēng)速預(yù)測是關(guān)鍵。除用大氣邊界層動力學(xué)與邊界層氣象理論，將數(shù)值天氣預(yù)報數(shù)據(jù)精細(xì)化到在風(fēng)電場實際地形、地貌條件下的風(fēng)電機組輪轂高度處的風(fēng)速、風(fēng)向等信息，還需采用風(fēng)電場測風(fēng)塔數(shù)據(jù)作為數(shù)值天氣預(yù)報模型的輸入，且需實時更新，以提高數(shù)值天氣預(yù)報的準(zhǔn)確性。因此，需確保測風(fēng)塔數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。

（2）加強風(fēng)電場原始數(shù)據(jù)的管理。功率預(yù)測采用的統(tǒng)計法是基于大量歷史數(shù)據(jù)進行分析的，歷史數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性決定了預(yù)測的準(zhǔn)確性?？山?shù)據(jù)庫，對數(shù)據(jù)進行挖掘分析，在功率預(yù)測時直接調(diào)用數(shù)據(jù)，可提高預(yù)測效率。

（3）確保自動化通信連續(xù)、可靠。無論是測風(fēng)塔數(shù)據(jù)還是歷史數(shù)據(jù)，在功率預(yù)測過程需要保證數(shù)據(jù)連續(xù)、完備、可靠。因此，需定期對設(shè)備進行檢修，實時查看，保證其正常運行。

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收稿日期：2020-06-08

作者簡介：董金鳳（1982—），女，山東人，工程師，主要從事新能源方面工作。