【摘要】：隨著人們對日益加劇的能源短缺與環(huán)境問題的重視,光伏發(fā)電作為太陽能的一種最有潛力的利用技術(shù)得到了快速發(fā)展。然而復(fù)雜多變的天氣狀態(tài)、云層移動、環(huán)境溫度等因素使得光伏發(fā)電具有隨機(jī)性、間歇性與波動性特點(diǎn)。隨著光伏發(fā)電在電力系統(tǒng)中的裝機(jī)容量比重的不斷增加,給傳統(tǒng)電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來了挑戰(zhàn)�？煽颗c有效地預(yù)測光伏發(fā)電輸出功率對優(yōu)化電網(wǎng)配置、降低電網(wǎng)運(yùn)行成本與確保電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行有十分重要的意義。基于物理模型的光伏發(fā)電功率預(yù)測方法存在準(zhǔn)確性低、通用性差、參數(shù)選取復(fù)雜等缺點(diǎn)。近年來基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法成為了研究熱點(diǎn),此類方法相比物理模型,有較好的通用性與移植能力,同時也有良好的非線性逼近能力。在現(xiàn)有的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測模型中,通常采用確定性估計(jì)方法,然而單純的確定性估計(jì)方法預(yù)測未來輸出功率時不可避免的存在誤差,無法對預(yù)測結(jié)果的可靠性進(jìn)行評估,也無法給電網(wǎng)調(diào)度提供可靠的參考信息。本文從概率預(yù)測的角度入手,對量化光伏發(fā)電輸出功率不確定性展開了研究。首先,考慮到極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme learning machine,ELM)具有良好的泛化性能與運(yùn)算效率,探討了極限學(xué)習(xí)機(jī)回歸方法在光伏發(fā)電超短期輸出功率的概率預(yù)測中的應(yīng)用。針對確定性預(yù)測方法無法有效預(yù)測具有強(qiáng)不確定性特點(diǎn)的光伏發(fā)電輸出功率問題,提出了基于極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測光伏發(fā)電輸出功率的概率區(qū)間上限與下限估計(jì)方法。為了提高預(yù)測區(qū)間的可靠性,引入?yún)^(qū)間覆蓋概率與區(qū)間平均帶寬兩個參數(shù)做為區(qū)間質(zhì)量的評價指標(biāo),在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了預(yù)測區(qū)間性能指標(biāo)綜合評價函數(shù)。以綜合評價函數(shù)為目標(biāo)函數(shù)用改進(jìn)的粒子群算法對極限學(xué)習(xí)機(jī)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。探討了幾種常用的激勵函數(shù)與隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)目對預(yù)測性能的影響。通過用三種典型天氣以及連續(xù)五天的天氣情況下的光伏發(fā)電系統(tǒng)實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了算法的有效性,并分析方法存在的不足。其次,為了降低光伏系統(tǒng)數(shù)據(jù)不確定性與參數(shù)局部最優(yōu)給預(yù)測區(qū)間方法帶來的影響,提高模型的泛化性能,提出了一種基于集成學(xué)習(xí)改進(jìn)的光伏發(fā)電輸出功率超短期預(yù)測方法。為了使集成學(xué)習(xí)個體呈現(xiàn)多樣性,提出了設(shè)定ELM三種不同激勵函數(shù)與不同隱層節(jié)點(diǎn)數(shù),訓(xùn)練多個不同結(jié)構(gòu)預(yù)測區(qū)間模型,并擇優(yōu)選取集成學(xué)習(xí)個體成員的機(jī)制。為了得到最優(yōu)的加權(quán)平均系數(shù)來組合集成學(xué)習(xí)成員,提出了以預(yù)測區(qū)間質(zhì)量最優(yōu)為目標(biāo),采用改進(jìn)差分進(jìn)化算法的權(quán)重系數(shù)優(yōu)化的方法�；趯�(shí)測的光伏發(fā)電數(shù)據(jù),對所提出的方法進(jìn)行了對比研究和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。然后,為了進(jìn)一步提高預(yù)測區(qū)間質(zhì)量,降低光伏發(fā)電系統(tǒng)數(shù)據(jù)的不確定性對回歸模型的影響,提出了一種基于極限學(xué)習(xí)機(jī)激勵函數(shù)的余弦非線性相關(guān)性度量方法,對光伏輸出功率與氣象數(shù)據(jù)的非線性相關(guān)性進(jìn)行分析。在此基礎(chǔ)上,提出了基于非線性相關(guān)性度量與K-Means聚類相結(jié)合的數(shù)據(jù)分類方法。為了降低區(qū)間估計(jì)模型在多目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)時參數(shù)選擇復(fù)雜性,提出了一種基于Pareto最優(yōu)的光伏發(fā)電區(qū)間預(yù)測方法。以預(yù)測區(qū)間平均帶寬最小與預(yù)測區(qū)間覆蓋概率最大為兩個對立目標(biāo)函數(shù),選用改進(jìn)的非支配排序多目標(biāo)遺傳算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II(NSGA-II))對ELM網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,得到一組的Pareto最優(yōu)預(yù)測區(qū)間。通過實(shí)驗(yàn)對本章提出的算法進(jìn)行了驗(yàn)證。最后,研究了基于機(jī)器學(xué)習(xí)對光伏發(fā)電功率預(yù)測中的不確定性機(jī)理,提出了采用兩步方式分別對機(jī)器學(xué)習(xí)的模型偏差與數(shù)據(jù)噪聲的不確定性量化方法。該方法首先基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的確定性估計(jì)結(jié)果,采用Bootstrap技術(shù)以方差的形式對極限學(xué)習(xí)機(jī)的模型偏差進(jìn)行量化,構(gòu)建殘差樣本,然后基于殘差樣本提出了三種不同的數(shù)據(jù)噪聲不確定性的量化方法,并構(gòu)建光伏發(fā)電輸出功率預(yù)測區(qū)間,通過對比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了所提出方法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TM615

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本文編號：2769698