遲晨

摘 要 近年來，隨著光伏發(fā)電出現(xiàn)井噴式的發(fā)展態(tài)勢，大量發(fā)電系統(tǒng)并入電網中，為了提前獲得光伏發(fā)電項目的可行性結論，并在此基礎上進行系統(tǒng)的進一步優(yōu)化，需要對光伏發(fā)電輸出功率進行預測。影響光伏發(fā)電系統(tǒng)功率輸出的主要因素在文章中做了簡要分析，嘗試用 RBF 函數(shù)對光伏發(fā)電功率預測的人工神經網絡算法進行了改進，用光伏電站發(fā)電歷史數(shù)據(jù)與天氣情況訓練了所建立的模型，并進行了簡單預測。

【關鍵詞】RBF 函數(shù) 發(fā)電預測 神經網絡 氣象因素

外界因素極易影響光伏電站的功率輸出，尤其是太陽輻照強度和天氣等因素，其發(fā)電的不穩(wěn)定性會對并網形成沖擊，因此在光伏發(fā)電大規(guī)模應用中，發(fā)電量的預測成了眾多研究重點之一。

本文在建立了光伏發(fā)電系統(tǒng)的短期預測模型的基礎上，嘗試采用了 RBF 函數(shù)優(yōu)化神經網絡，并對系統(tǒng)一段時間內的發(fā)電量用所建立的模型進行預測和分析。

1 光伏發(fā)電功率輸出的影響因素

1.1 氣象影響

光伏發(fā)電系統(tǒng)受多種氣象因素影響。本文嘗試對2017年1月1日～5月30日，5個月的溫度、氣壓、相對濕度、風速等逐時發(fā)電量等，采用 Pearson相關系數(shù)法分析其相關性。其計算公式為：

結合閾值等級可見：光伏系統(tǒng)的發(fā)電量受氣溫和相對濕度的影響較大；環(huán)境溫度變化越大發(fā)電量受影響越大；相對濕度變化越大；其他因素相關性比較低。

1.2 天氣影響

當天氣出現(xiàn)云團時，其移動和不規(guī)則形狀較大程度上影響了光伏發(fā)電系統(tǒng)是對太陽輻射的反射和吸收。天氣類型主要與云團的大小和移動速度有關，不同的天氣類型，光伏發(fā)電功率的差距很大。

2 光伏發(fā)電系統(tǒng)的功率神經網絡算法

2.1 BP神經網絡

BP（Back Propagation）神經網絡是 1986 年由 Rumelhart 和 McCelland 為首的科研小組提出。

BP 神經網絡的訓練就是將測試集用來訓練，驗證集代入每次訓練后的輸出，求其誤差和，當訓練誤差的方差趨于 0 而驗證誤差的方差在不斷增大時，算法即可以終止。

按照步驟得到算法如下：初始化數(shù)據(jù)->給定輸入量和目標輸出->求隱含層、輸出層各節(jié)點輸出->求目標值和實際輸出值單位誤差->計算反向誤差->極值學習->判斷學習是否結束，若未結束則返回重新計算節(jié)點輸出。

2.2 徑向基函數(shù)神經網絡優(yōu)化算法（RBF）

任意的非線性函數(shù)都能被 RBF 網絡輕易擬合，RBF 網絡可以處理許多難以解析的規(guī)律性，其很快的學習和收斂速度，在處理自然語言理解、圖像模式識別、景物理解、不完整信息的處理、智能機器人控制等方面具有優(yōu)勢。

3 系統(tǒng)預測模型的結構設計

3.1 基于歷史天氣情況的神經網絡模型

我們把采集的歷史天氣情況作為數(shù)據(jù)輸入層的輸入數(shù)據(jù)。根據(jù)上文分析結果得知，需要建立的神經網絡輸入層神經元數(shù)量為3個；同樣，我們把光伏發(fā)電功率作為輸出層的輸出，需要建立的神經網絡輸出層神經元數(shù)量為1個。根據(jù)神經網絡的特征，隱含層的節(jié)點數(shù)約為 5 個。

3.2 神經網絡模型的訓練

我們把實驗室得到的 2017年7月1日-7月30日之間的歷史天氣情況數(shù)據(jù)和光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出數(shù)據(jù)，作為訓練神經網絡的樣本，一天從上午八點至下午五點日落，每 1h 采集一次，共采集到 600 組數(shù)據(jù)。用采集到的數(shù)據(jù)作為訓練樣本，訓練改進的神經網絡。

3.3 預測結果的分析

我們用 2017 年 8 月 1 日這一天的數(shù)據(jù)作為測試的樣本，共采集到 20 組，用以驗證建立好的神經網絡。圖 1 是實際測試值與預測的輸出功率比較圖。

分析光伏發(fā)電系統(tǒng)的實際測試值與預測的輸出功率的百分誤差，從圖 1 可以很清晰地看出，基于天氣數(shù)據(jù)的 RBF 神經網絡預測光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)波動不并不明顯，誤差值小于 5%。

4 結論

本文運用 RBF 算法局部尋優(yōu)能力，對神經網絡的初始權值、閾值進行了優(yōu)化，彌補了 BP 神經網絡的初始值隨機確定、網絡學習容易陷入局部最優(yōu)以及訓練時間長等不足。通過對氣象要素進行分析，建立了 RBF 神經網絡光伏發(fā)電量預測模型對典型天氣的發(fā)電量進行預測。本文數(shù)據(jù)結果顯示，RBF 神經網絡模型具有比 BP 網絡更好的預測結果。

參考文獻

[1]陳昌松，段善旭，殷進軍.基于神經網絡的光伏陣列發(fā)電預測模型的設計[J].電工技術學報，2009，24（09）：153-158.

[2]周毅，侯志明，劉字迪.數(shù)值天氣預報基礎[M].北京：氣象出版社，2003.

[3]YONA A，SENJYU T，F(xiàn)UNABASHI T. Application of recurrentneural network to short-term-ahead generatingpower forecasting for photovoltaic system[C].IEEE PowerEngineering Society General Meeting.Tampa，F(xiàn)L，USA：Institute of Electrical and Electronics Engineers，2007，1-6.

[4]崔洋，孫銀川，常倬林.短期太陽能光伏發(fā)電預測方法研究進展[J].資源科學，2013，35（07）：1474-1481.

[5]郭創(chuàng)新，游家訓，彭明偉等.基于面向元件神經網絡與模糊積分融合技術的電網故障智能診斷[J].電工技術學報，2010，25（09）：183-190.

作者單位

無錫市產品質量監(jiān)督檢驗院 江蘇省無錫市 214101