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        基于不同優(yōu)化算法下風(fēng)電預(yù)測(cè)精度對(duì)風(fēng)水電協(xié)調(diào)影響研究

        2012-10-16 06:29:52馬成飛趙彩虹陳虎威
        電網(wǎng)與清潔能源 2012年7期
        關(guān)鍵詞:水電風(fēng)電風(fēng)速

        馬成飛,趙彩虹,陳虎威

        (南京師范大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院,江蘇南京210042)

        近年來,隨著風(fēng)電并網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,風(fēng)電大的波動(dòng)性和不確定性給電網(wǎng)的調(diào)度和運(yùn)行帶來了新的困難[1-2]。分析表明,水電是當(dāng)前平抑風(fēng)電波動(dòng)性和不確定性較好的技術(shù)手段。關(guān)于水電和風(fēng)電協(xié)調(diào)運(yùn)行的研究在國(guó)內(nèi)外正逐步受到關(guān)注[3-6],在現(xiàn)實(shí)電力系統(tǒng)中,絕大多數(shù)水電都是普通水電,因此,研究普通水電與風(fēng)電的協(xié)調(diào)運(yùn)行更有現(xiàn)實(shí)意義。文獻(xiàn)[7]對(duì)美國(guó)佛蒙特州風(fēng)電系統(tǒng)與相鄰的加拿大魁北克水電系統(tǒng)協(xié)調(diào)運(yùn)行的效益進(jìn)行了研究,結(jié)果表明,在最有利的條件下,風(fēng)能的價(jià)值可以提高22%。文獻(xiàn)[8]簡(jiǎn)要介紹了在美國(guó)太平洋西北部地區(qū)、加拿大魁北克水電系統(tǒng)和北歐電力庫(kù)中風(fēng)電和水電協(xié)調(diào)運(yùn)行的評(píng)估結(jié)果,指出風(fēng)電和水電具有明顯的合作優(yōu)勢(shì)。本文分別研究了持續(xù)法、ARIMA方法和改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3種不同的風(fēng)電預(yù)測(cè)模型。并且,基于上述3種不同的風(fēng)電預(yù)測(cè)模型,建立了風(fēng)-水發(fā)電聯(lián)合協(xié)調(diào)運(yùn)行的模型,通過采用遺傳粒子群和混合粒子群2種不同的優(yōu)化算法來研究風(fēng)電預(yù)測(cè)精度對(duì)風(fēng)-水電協(xié)調(diào)的影響。

        1 風(fēng)電預(yù)測(cè)模型的研究

        1.1 持續(xù)預(yù)測(cè)法

        這是用于風(fēng)速預(yù)測(cè)的最簡(jiǎn)單且最傳統(tǒng)的方法,其表達(dá)式為:

        式中,vf表示預(yù)測(cè)值;t表示當(dāng)前時(shí)刻;T表示預(yù)測(cè)周期;p表示模型的階數(shù),即預(yù)測(cè)值vf(t+T)等于最近p個(gè)歷史值的滑動(dòng)平均值。通常情況下,只利用最近的一個(gè)歷史值進(jìn)行預(yù)測(cè),也就是簡(jiǎn)單地把最近一點(diǎn)的風(fēng)速觀測(cè)值作為下一點(diǎn)的預(yù)測(cè)值[9]。

        1.2 ARIMA預(yù)測(cè)模型

        ARIMA建模步驟如下:

        1)計(jì)算觀測(cè)序列{xt,t=1,2,…,N}的樣本相關(guān)系數(shù)和樣本偏相關(guān)系數(shù),檢驗(yàn)序列是否為平穩(wěn)非白噪聲序列。如果序列是白噪聲序列,則說明建模結(jié)束;如果序列為非平穩(wěn)序列,則要采用非平穩(wěn)時(shí)間序列的建模方法;如果序列為平穩(wěn)序列,則需對(duì)序列進(jìn)行零均值化。

        2)對(duì)零均值平穩(wěn)序列進(jìn)行模式識(shí)別,判斷序列{xt}是屬于AR模型,還是屬于MA模型或ARMA模型。

        3)模型識(shí)別后,框定所屬模型的最高階數(shù);然后在已識(shí)別的類型中,從低階到高階對(duì)模型進(jìn)行擬合及檢驗(yàn)。如果{xt}屬于ARMA模型,則采用ARMA(n,n-1),并從n=2到高階對(duì)模型逐個(gè)進(jìn)行擬合與檢驗(yàn)。

        4)利用定階方法對(duì)不同的模型進(jìn)行比較,以確定最適宜的模型。

        根據(jù)以上4個(gè)步驟,本文最終確定預(yù)測(cè)模型為ARIMA(8,2,1)即:

        之后依據(jù)此模型對(duì)下一時(shí)刻作風(fēng)速預(yù)測(cè)。

        1.3 改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的一種,該網(wǎng)絡(luò)是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò),其結(jié)構(gòu)如圖1所示[12]。傳統(tǒng)的BP算法存在訓(xùn)練次數(shù)多使得學(xué)習(xí)效率低,收斂速度慢等缺點(diǎn)。為此本文采用增加動(dòng)量項(xiàng)的BP算法。傳統(tǒng)BP算法在調(diào)整權(quán)值時(shí),只按t時(shí)刻誤差的梯度降方向調(diào)整,而沒有考慮t時(shí)刻以前的梯度方向,從而常使訓(xùn)練過程發(fā)生震蕩,收斂緩慢,為了提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度,可在權(quán)值調(diào)整公式中增加一動(dòng)量項(xiàng)

        式中,α 稱為動(dòng)量系數(shù),一般有 α∈(0,1)。

        根據(jù)ARIMA模型得知,t時(shí)刻的風(fēng)速只與它前8個(gè)時(shí)段的風(fēng)速密切相關(guān)。所以選取輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為8,隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為17,網(wǎng)絡(luò)的輸出為下一時(shí)刻風(fēng)速的預(yù)測(cè)值,則輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1,從而風(fēng)速預(yù)測(cè)的BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

        When to these recollections was added the development of wickham’scharacter...[3]

        圖1 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)圖Fig.1 BP network structure

        圖2 風(fēng)速預(yù)測(cè)的BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.2 BP network structure of wind speed prediction

        在此預(yù)測(cè)模型中,隱層采用tan sig轉(zhuǎn)移函數(shù),輸出層采用pureline轉(zhuǎn)移函數(shù)。

        1.4 模型求解及結(jié)果

        以我國(guó)朱日和風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速記錄數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)[13],根據(jù)上述建立的3種不同的風(fēng)速預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)未來1 h內(nèi)的風(fēng)速,然后根據(jù)式(4),分別由持續(xù)法,ARIMA及BP方法預(yù)測(cè)模型確定風(fēng)電功率。

        本文取單機(jī)容量1.65 MW的V82-1.65風(fēng)力發(fā)電機(jī)組50臺(tái),總裝機(jī)容量82.5 MW,其中vcut-in為3 m/s,vcut-out為 25 m/s,vr為 14 m/s。

        式中,v為風(fēng)機(jī)輪轂高度處的風(fēng)速;vcut-in為切入風(fēng)速;vcut-out為切出風(fēng)速;vr為額定風(fēng)速;Pr為風(fēng)機(jī)額定輸出功率。

        在相同條件下,通過實(shí)例仿真比較得出,改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度為15.41%,ARIMA模型的預(yù)測(cè)精度為23.59%,持續(xù)法模型的預(yù)測(cè)精度為39.23%。

        2 風(fēng)電-水電優(yōu)化模型

        2.1 數(shù)學(xué)模型

        考慮到風(fēng)電不能儲(chǔ)存,在建立風(fēng)-水電系統(tǒng)優(yōu)化聯(lián)合運(yùn)行模型時(shí),決策變量只能取與水電有關(guān)的變量,即目標(biāo)函數(shù)中只有與水電有關(guān)的變量。在風(fēng)-水電優(yōu)化運(yùn)行數(shù)學(xué)模型中,風(fēng)力發(fā)電的數(shù)據(jù)出現(xiàn)在約束條件中,本文建立的風(fēng)-水電系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行模型可表述為:由風(fēng)-水電共同滿足日負(fù)荷需求,且首先考慮風(fēng)電輸出,不足部分由水電補(bǔ)充,根據(jù)上文得到的3種不同風(fēng)電預(yù)測(cè)模型下的數(shù)據(jù),來分析風(fēng)電預(yù)測(cè)精度對(duì)風(fēng)-水電協(xié)調(diào)運(yùn)行的影響程度。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

        2.2 模型求解及結(jié)果

        最終,通過引入偏差率的方法將等式約束轉(zhuǎn)化成無約束求解,其目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化成:

        式中,α為懲罰因子,本文取α=3 600。

        首先采用遺傳粒子群算法混合求解[14],其基本思路如下:采用離散粒子群中的0、1編碼描述機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài),即0表示“停機(jī)”狀態(tài),1表示“開機(jī)”狀態(tài);機(jī)組的有功出力用遺傳算法來求解,其步驟:創(chuàng)建初始種群、計(jì)算初始種群個(gè)體的目標(biāo)函數(shù)值即式(9)的值,然后通過選擇、重組、變異算子操作形成新的子代種群,接著再計(jì)算子代種群的目標(biāo)值。最后通過離散粒子群算法和遺傳算法并行求解。

        其次采用混合粒子群聯(lián)合求解,其基本思路如下:類似于上述方法,采用0、1編碼描述機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài),即0表示“停機(jī)”狀態(tài),1表示“開機(jī)”狀態(tài);根據(jù)機(jī)組的開/停計(jì)劃的分配,假設(shè)停機(jī)的機(jī)組負(fù)荷為0,負(fù)荷分配應(yīng)在所有運(yùn)行中進(jìn)行,采用粒子群實(shí)數(shù)編碼。例如:t時(shí)刻下的負(fù)荷為pt-pwt,本文考慮6臺(tái)機(jī)組,假設(shè)對(duì)應(yīng)這6臺(tái)機(jī)組離散粒子群0、1編碼為{0,1,1,1,0,1},則對(duì)應(yīng)粒子群實(shí)數(shù)編碼為{0,,表示 1,5 機(jī)組狀態(tài)為“停機(jī)”,機(jī)組

        根據(jù)上述選取6臺(tái)機(jī)組,其每臺(tái)機(jī)組的參數(shù)如表1所示[15],系統(tǒng)日負(fù)荷如表2所示。

        表1 機(jī)組參數(shù)Tab.1 Unit Parameters

        表2 日負(fù)荷數(shù)據(jù)Tab.2 Daily load data

        把上述3種不同風(fēng)電預(yù)測(cè)模型得到的各時(shí)段功率代入到風(fēng)-水電聯(lián)合優(yōu)化模型中,運(yùn)用2種不同的優(yōu)化算法中得到1 d內(nèi)的水電站的耗水量,其結(jié)果分別如表3和表4所示。

        由表3和4知,用遺傳粒子群混合優(yōu)化和混合粒子群優(yōu)化得到的耗水量分別為7 991.50 m3和8 197.74 m3,而實(shí)際的耗水量為 8 200.00 m3,說明后者優(yōu)化得到的值與實(shí)際值的偏差較小。同時(shí)比較在2種不同優(yōu)化算法下,3種不同的預(yù)測(cè)模型下的耗水量與實(shí)際值的誤差,前者分別為6.51%、1.37%、0.84%,而后者分別為5.30%、1.21%、0.63%。

        表3 遺傳粒子群混合優(yōu)化的耗水量Tab.3 Water consumption of PSO-GA

        3 結(jié)語(yǔ)

        本文對(duì)不同風(fēng)電預(yù)測(cè)模型下的風(fēng)-水電聯(lián)合運(yùn)行進(jìn)行了研究,建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,運(yùn)用2種不同的算法進(jìn)行求解。通過仿真實(shí)例的結(jié)果表明:第一,在下一時(shí)刻風(fēng)電未知的情況下,模型求解得到的耗水量與風(fēng)電預(yù)測(cè)模型密切相關(guān),良好的風(fēng)電預(yù)測(cè)模型能使水電站出力與實(shí)際值偏差較小,從而達(dá)到更好的經(jīng)濟(jì)效益;第二,比較利用2種不同算法對(duì)模型的求解,發(fā)現(xiàn)用混合粒子群求解得到的結(jié)果要比遺傳粒子群更好,其更能優(yōu)化水電站的出力。因此更好的預(yù)測(cè)模型和優(yōu)化算法對(duì)水電站的經(jīng)濟(jì)調(diào)度顯得尤為重要。

        表4 混合粒子群優(yōu)化的耗水量Tab.4 Water consumption of HPSO

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