（玉林師范學院教育技術(shù)中心，廣西 玉林 537000）

基于情感神經(jīng)網(wǎng)絡的風電功率預測

張國玲

（玉林師范學院教育技術(shù)中心，廣西 玉林 537000）

風力發(fā)電功率預測對于風能并網(wǎng)具有重要意義。采用一種可用于復雜系統(tǒng)和模式建模的新型神經(jīng)網(wǎng)絡——情感神經(jīng)網(wǎng)絡，對風力發(fā)電功率進行預測。為防止ENN在訓練時陷入局部最優(yōu)解，提出采用遺傳算法對其進行訓練。采用預測誤差的均方根和標準差衡量預測準確性、穩(wěn)定性，對ENN性能進行了檢驗。結(jié)果表明，相比于人工神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機和自滑動回歸模型，ENN能夠獲得更高的預測準確率和預測可靠性。

情感神經(jīng)網(wǎng)絡；風力發(fā)電功率；預測；遺傳算法

1 引言

能源問題是當今世界難題，發(fā)展風力發(fā)電是解決能源問題的有效途徑之一。但由于風的不可控性，風電場風電功率也會隨機波動。這種波動隨著風電的快速發(fā)展對電網(wǎng)影響日益增大，導致風電入網(wǎng)后，很難維持電力系統(tǒng)電源和負荷之間的平衡。針對此類問題，亟需研究者對風電功率做出預測，從而保證風電場有功控制模塊系統(tǒng)的可靠性、安全性和可控性，幫助電力系統(tǒng)合理調(diào)配資源。

針對風力發(fā)電功率預測問題，目前已有大量學者對其展開研究，并先后出現(xiàn)基于物理和基于數(shù)學統(tǒng)計的預測方法[1,2]。基于物理的預測方法從天氣預報數(shù)據(jù)中計算出風速、風向、氣壓、氣溫等指標數(shù)值，并綜合考慮風電場周圍等高線、粗糙度、障礙物、溫度分層等信息計算風電機組輪轂高度的風速、風向等數(shù)值，然后依據(jù)功率曲線得出輸出功率。該預測方法雖然具有物理可解釋的優(yōu)點，但受氣象服務條件的影響?；诮y(tǒng)計的預測方法[3]完全依賴歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)，通過尋找天氣狀況與風電場功率之間的關(guān)系，然后依據(jù)實測數(shù)據(jù)和數(shù)值天氣預報數(shù)據(jù)對風力發(fā)電功率進行預測，屬于時間序列分析的范疇，典型的算法包括：自回歸滑動平均[4]、Kalman濾波[5]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡（artificial neural network，ANN）[6-8]方法和支持向量機（support vector machine，SVM）[9-11]等方法。然而，風的大小和風向是多種因素綜合的結(jié)果，具有很強的波動性和不確定性，導致風電功率的時間序列也往往具有很強的動態(tài)性和非線性。因此需要一種能夠描述更加復雜的非線性系統(tǒng)的模型進行預測。

情感神經(jīng)網(wǎng)絡（emotionalneuralnetwork，ENN）[12]是一種仿照人類情感處理組織設計出的新型神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，具有反應速度快、非線性能力強等特點，可以成功描述地球磁場[13,14]這一復雜系統(tǒng)。但目前將其應用于風電功率預測研究甚少，因此本文采用ENN對風電功率進行預測。

2 情感神經(jīng)網(wǎng)絡

情感神經(jīng)網(wǎng)絡仿照人腦的邊緣系統(tǒng)（limbic system）建立，其實質(zhì)是一個包含了杏仁核 （amygdale）、框額皮層（orbitofrontal cortex）、丘腦（thalamus）、感覺皮層（sensory cortex）的4層神經(jīng)網(wǎng)絡。典型的情感神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖 1中的 pj,j=1,…,n+1表示輸入特征，vj,j=1,…,n+1和 wj,j=1,…,n+1表示權(quán)重，c表示偏移，E、Ea和 Eb表示輸出，其計算過程如下。

假設用向量 P=[p1,p2,p3,…,pn]表示整個系統(tǒng)的輸入，則特征進入丘腦后，首先計算模糊特征pn+1，并將其作為杏仁核中的神經(jīng)元的輸入之一。模糊特征pn+1用通過求解輸入特征的均值得到。

另外，原始輸入P經(jīng)丘腦后還會直接進入感覺皮層，感覺皮層的輸入?yún)R同模糊特征作為輸入進入杏仁核，杏仁核的輸出Ea可以表示為：

其中，f(·)表示激勵函數(shù)。感覺皮層的輸出還會傳輸?shù)娇蝾~皮層，框額皮層的輸出Eb可以表示為：

框額皮層用于抑制模糊的判斷，則系統(tǒng)最終的輸出E是兩部分輸出之差：

3 基于遺傳算法的ENN訓練

圖1 典型的情感神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)

反向傳播（back propagation，BP）算法是最常用的神經(jīng)網(wǎng)絡訓練方法，參考文獻[15,16]表明采用 BP算法同樣可以對ENN進行訓練。然而，BP算法從單個初始值迭代求最優(yōu)解，求解結(jié)果依賴于初始權(quán)值的選擇，因此該算法存在收斂速度緩慢而且容易陷入局部最優(yōu)解的缺點。遺傳算法（genetic algorithm，GA）從串集開始搜索，覆蓋面大，利于全局擇優(yōu)。為此本文采用遺傳算法對ENN進行訓練。

3.1 染色體和適應度函數(shù)

當給定一組樣本[Pk,Tk]時，對ENN進行訓練的實質(zhì)是，通過調(diào)整權(quán)重和偏移，使得由ENN計算得到的輸出Yk與樣本的目標輸出Tk之間的誤差最小。

遺傳算法尋求能夠最小化適應度函數(shù)的染色體，得到最優(yōu)解。每個染色體都是對潛在解的編碼，而適應度函數(shù)則是優(yōu)化目標。采用遺傳算法對ENN進行訓練時，采用浮點編碼法進行編碼，構(gòu)造出的染色體形式如式（5）所示。

因此當輸入特征長度為n時，染色體長度為2n+2，假設給定輸入特征Pk，則ENN的輸出Yk可以根據(jù)式（1）～式（4）計算得到，并且記：

其中，choromn表示當前的染色體，從當前的染色體當中可以解碼出 ENN當前的各個權(quán)重和偏移值，Ψ(·)表示綜合式（1）～式（4）的計算過程。染色體的適應度函數(shù)為：

其中，Tk為給定輸入特征Pk時對應的目標輸出，因此最小化適應度函數(shù)就意味著最小化ENN輸出與目標輸出之間的誤差。

3.2 基于GA的訓練算法

針對式（7）中適應度函數(shù)，遺傳算法通過借鑒生物界的進化規(guī)律（適者生存、優(yōu)勝劣汰遺傳機制），采用交叉、變異等操作完成使式（7）最小化的隨機化搜索，整個訓練算法流程給定如下,其中采用輪盤賭算法對染色體種群進行了初始化，圖2中的適應度根據(jù)式（7）得到。

圖2 基于GA的ENN訓練算法流程

4 實驗結(jié)果與性能分析

采用我國東北某風力發(fā)電廠的風電功率數(shù)據(jù)對本文所提方法進行了驗證。該數(shù)據(jù)集以小時為單位對風電發(fā)電功率進行了記錄，共包含了8 945 h的數(shù)據(jù)，如圖3所示。將這8 945 h的功率數(shù)據(jù)分為兩部分，一部分用于訓練神經(jīng)網(wǎng)絡 （前 4 000 h數(shù)據(jù)），另一部分用于測試神經(jīng)網(wǎng)絡（后4 945 h數(shù)據(jù)）。數(shù)據(jù)在使用前被歸一化到[0,1]區(qū)間當中，采用參考文獻[17]中的方法確定出采用前18 h的數(shù)據(jù)去預測第19 h的數(shù)據(jù)。所提的ENN和基于GA的學習算法均通過MATLAB R2012a進行仿真。采用均方根誤差和誤差的標準差作為衡量指標，并通過與人工神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機和自回歸滑動平均算法 （auto-regressive and moving average model，ARMA）對比給出結(jié)果。

圖3 東北某風力發(fā)電廠的風電功率

采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法進行預測時，訓練算法選用BP算法，考慮了隱含層層數(shù)為5、10、15、20和25的5種情況，并以均方誤差和誤差的標準差作為衡量指標給出預測，結(jié)果見表1。

表1 采用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡的預測結(jié)果

從表1中可以看出，隱含層個數(shù)為5個時，人工神經(jīng)網(wǎng)絡取得最好的分類效果，因此最終確定人工神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)為18-5-1。

采用支持向量機進行預測時，采用參考文獻[11]的方法進行，采用AMRA算法進行預測時，采用參考文獻[4]中的方法進行。最終，4種方法的預測結(jié)果對比如圖4所示。

圖4 BP-ANN、GA-ENN、SVM、AMRA 4種方法的風電功率預測結(jié)果對比

圖4（a）給出了測試數(shù)據(jù)中52 h的預測結(jié)果，圖4（b）給出了4種方法預測結(jié)果的統(tǒng)計結(jié)果。從圖4(a)中可以看出，相比于ANN、SVM和AMRA，ENN的預測結(jié)果與真實數(shù)據(jù)的趨勢更加相近。從圖4(b)可以看出，在ANN、SVM和AMRA3種算法中，采用結(jié)構(gòu)為18-5-1的ANN進行預測時可以獲得最高的預測準確性；采用 SVM進行預測時，在進行的23次試驗中偏差的標準差為0.005 9，在3種算法中最低，說明SVM算法的預測結(jié)果較ANN和AMRA的穩(wěn)定性更好。而采用ENN對給定數(shù)據(jù)集進行預測時，預測的均方根誤差從0.596 7降低到了0.573 6，準確率提高了3.87%。對得到的誤差標準差的進行對比發(fā)現(xiàn)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡取得0.059的標準差，而ENN的誤差標準差僅為0.034，降低42.3%，表明采用ENN對風電功率數(shù)據(jù)進行預測時，預測偏差波動更小、可靠性更高。綜合兩個指標可以得出，相比于ANN、SVM和AMRA，采用ENN在對風電功率進行預測時能夠預測的準確率和可靠性，具有優(yōu)勢。

5 結(jié)束語

由于風的不可控性，導致風力發(fā)電功率預測成為一個難題。為揭示風電功率歷史數(shù)據(jù)中存在的復雜的模式，本文采用情感神經(jīng)網(wǎng)絡對風電功率進行了預測。針對BP算法容易陷入局部最小值的缺陷，采用遺傳算法ENN進行了訓練。以東北某風力發(fā)電廠的風力發(fā)電數(shù)據(jù)為例，對本文所提方法進行了驗證，結(jié)果表明：相比于ANN、SVM和AMRA，ENN能夠提高預測準確率和預測可靠性。由于ENN具有更加復雜的結(jié)構(gòu)，因此也具有更強的非線性能力，這可能是導致ENN在對風電功率預測時取得更好的預測效果的原因。但ENN在其他復雜問題當中的應用效果還有待于進一步研究。

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An emotional neural network based approach for wind power prediction

ZHANG Guoling
Center of Education Technology,Yulin Normal University,Yulin 537000,China

Accurate wind power forecasting is vital for the integration of wind power into the grid.Emotional neural network (ENN)——a new type of neural network which could be used to model complex systems and patterns,was used to forecast wind power.To prevent ENN from stucking in locally optimal solution in the process of training, genetic algorithm was proposed to train ENN.The root-mean-square and the standard deviation of the forecast errors were also adopted to measure the accuracy and reliability of the forecast to test the performance of ENN.The results demonstrate that,compared with artificial neural network,ENN can improve the accuracy and reliability of the forecast by 3.8%and 46%respectively.

emotional neural network,wind power,prediction,genetic algorithm

TP183

：A

10.11959/j.issn.1000-0801.2017005

2016-08-31；

2016-11-10

張國玲（1975-），女，玉林師范學院教育技術(shù)中心工程師，主要研究方向為計算機網(wǎng)絡、智能控制。