摘要：隨著全球環(huán)境污染變得日益嚴(yán)重以及能源需求的快速增長(zhǎng)，太陽(yáng)能光伏發(fā)電受到天氣、大氣狀況等多種因素的影響，其發(fā)電功率具有不確定性，需要準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模型來提高其利用效率。文章采用了長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory，LSTM）模型來預(yù)測(cè)太陽(yáng)能光伏發(fā)電功率，將歷史氣象數(shù)據(jù)及發(fā)電功率數(shù)據(jù)作為輸入變量，將極限學(xué)習(xí)機(jī)（Extreme Learning Machine，ELM）模型作為預(yù)測(cè)誤差對(duì)比，證明長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型能夠有效提高預(yù)測(cè)精度，具有一定的實(shí)際指導(dǎo)意義。

關(guān)鍵詞：LSTM模型；太陽(yáng)能光伏發(fā)電；功率預(yù)測(cè)

中圖分類號(hào)：TP311文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

太陽(yáng)能光伏發(fā)電功率容易受到多種因素影響，除了自身設(shè)備的影響因素外，受氣象因素（溫度、相對(duì)濕度、太陽(yáng)輻照強(qiáng)度、風(fēng)速等）的影響較大，光伏發(fā)電功率的輸出具有顯著的波動(dòng)性、周期性和隨機(jī)性，這對(duì)光伏發(fā)電功率的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)帶來了較大的挑戰(zhàn)［1］。若要更好地利用太陽(yáng)能光伏發(fā)電，就要對(duì)光伏發(fā)電功率進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和判斷。

意大利Malvoni等［2］提出了一種基于多元回歸分析和Elman人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的統(tǒng)計(jì)方法來預(yù)測(cè)960 kW并網(wǎng)光伏系統(tǒng)的發(fā)電。實(shí)驗(yàn)證實(shí)，該模型在不同類型天氣條件下的預(yù)測(cè)結(jié)果可以達(dá)到一定的準(zhǔn)確性。Mellit等［3］提出了一個(gè)具有學(xué)習(xí)算法的自適應(yīng)小波網(wǎng)絡(luò)模型，它的迭代次數(shù)減少，可以很容易地適應(yīng)位置和氣象數(shù)據(jù)的變化，并結(jié)合阿爾及利亞某氣象站數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)，預(yù)測(cè)精度高，平均絕對(duì)誤差低。朱尤成等［4］提出基于深度學(xué)習(xí)的中長(zhǎng)期風(fēng)電發(fā)電量預(yù)測(cè)方法，該方法表明LSTM模型更適用于中長(zhǎng)期風(fēng)電預(yù)測(cè)，可以有效解決長(zhǎng)時(shí)依賴。金宇悅等［5］提出基于LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的風(fēng)電預(yù)測(cè)技術(shù)方法，該方法驗(yàn)證了實(shí)際風(fēng)速預(yù)測(cè)中，在多變量數(shù)據(jù)里風(fēng)速本身仍然起決定性因素。李靜茹等［6］提出引入注意力機(jī)制的CNN和LSTM復(fù)合風(fēng)電預(yù)測(cè)模型，該模型可以明顯地提高風(fēng)電預(yù)測(cè)的精度。

風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電都屬于可再生能源［7］，且在預(yù)測(cè)上均需要考慮到時(shí)間序列的特點(diǎn)。LSTM模型則是一種廣泛應(yīng)用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。因此，在光伏發(fā)電領(lǐng)域采用風(fēng)力發(fā)電的LSTM模型進(jìn)行遷移是一種可行的方法。研究人員需要針對(duì)光伏發(fā)電的數(shù)據(jù)特征和預(yù)測(cè)需求進(jìn)行參數(shù)調(diào)整和模型訓(xùn)練。經(jīng)過適當(dāng)?shù)男薷暮陀?xùn)練之后，才能獲得準(zhǔn)確可靠的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型。

在此背景下，本文提出了一種基于LSTM模型的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法。該方法首先學(xué)習(xí)歷史氣象數(shù)據(jù)，然后通過模型預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間的光伏發(fā)電功率值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在處理長(zhǎng)時(shí)間序列輸入時(shí)有較好的表現(xiàn)，具有較高的預(yù)測(cè)精度和實(shí)用性，為光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)提供了一種新的思路和方法，對(duì)研究和應(yīng)用具有重要意義。

1 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型概述

LSTM網(wǎng)絡(luò)模型［8］是一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［9］（Recurrent Neural Networks，RNN）模型結(jié)構(gòu)相似，由輸入層、輸出層和若干個(gè)循環(huán)單元組成。每個(gè)循環(huán)單元內(nèi)部包含了3個(gè)門控制器：輸入門、輸出門和遺忘門，相比于傳統(tǒng)的RNN網(wǎng)絡(luò)，LSTM網(wǎng)絡(luò)在其隱藏層中添加了能夠長(zhǎng)期記憶信息的單元C。這種單元的引入使得LSTM網(wǎng)絡(luò)在處理光伏發(fā)電功率等具有長(zhǎng)期時(shí)間序列特征的數(shù)據(jù)時(shí)，能夠更好地保留關(guān)鍵信息，進(jìn)一步提高了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和泛化能力，使得其在光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)中更具優(yōu)勢(shì)。這些門的作用是控制和調(diào)節(jié)信息的輸入、輸出和存儲(chǔ)，使得模型可以有效地記憶和處理時(shí)間序列上的數(shù)據(jù)［10］。LSTM單元內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖1所示，各門單元運(yùn)算公式為：

ft=σ（Wf［ht-1，xt］+bf）（1）

it=σ（Wi［ht-1，xt］+bi）（2）

ot=σ（Wo［ht-1，xt］+bo）（3）

gt=tanh（Wg［ht-1，xt］+bg）（4）

Ct=ftCt-1+itgt（5）

ht=ottanh（Ct）（6）

式中：σ為激活函數(shù)，一般是Sigmoid函數(shù)；Wf、bf為遺忘門連接權(quán)重和偏移值；Ｗi、bi為輸入門連接權(quán)重和偏移值；Ｗo(hù)、bo為輸出門連接權(quán)重及偏移值；gt為臨時(shí)狀態(tài)。

由上述公式可知，LSTM模型通過門控單元控制信息的流動(dòng)，避免梯度消失或梯度爆炸問題，從而更好地處理長(zhǎng)序列。相比于傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，LSTM可以更好地保留對(duì)過去信息的記憶，并在需要的時(shí)候合理地應(yīng)用這些信息，進(jìn)而提高模型的性能。

為了預(yù)測(cè)太陽(yáng)能光伏發(fā)電的功率，本文使用了LSTM模型。該模型可以對(duì)輸入的序列進(jìn)行建模，從而預(yù)測(cè)未來的功率輸出。LSTM模型的訓(xùn)練流程如圖2所示。

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法是一種隨時(shí)間展開的反向傳播算法（Back Propagation Trough Time，BPTT）。LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法的具體步驟如下：

LSTM網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)單元會(huì)先進(jìn)行前向計(jì)算，從而得到該單元的輸出值ti、to、tf、tc和ty。接著，誤差項(xiàng)σ將在時(shí)間維度上和誤差項(xiàng)前一層的節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行反向傳播。在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上通過計(jì)算誤差項(xiàng)獲得對(duì)應(yīng)權(quán)值的梯度，并使用梯度下降算法更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，從而不斷優(yōu)化整個(gè)LSTM網(wǎng)絡(luò)模型。該優(yōu)化方法旨在提高LSTM模型的學(xué)習(xí)效率和準(zhǔn)確性，以更好地適應(yīng)光伏發(fā)電功率等時(shí)間序列數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)任務(wù)。

2 數(shù)據(jù)選取

本文選取寧夏某地區(qū)光伏電站2019年全年的歷史光伏發(fā)電數(shù)據(jù)，結(jié)合美國(guó)國(guó)家航空航天局獲取的地面氣溫、氣壓、相對(duì)濕度和高度10 m風(fēng)速等氣象因素?cái)?shù)據(jù)。為了驗(yàn)證LSTM模型的優(yōu)勢(shì)，分別選取2月、5月、9月和12月的最后一天作為待測(cè)樣本，分別代表春夏秋冬四季。同時(shí)，將數(shù)據(jù)時(shí)間段設(shè)置為以15 min為一個(gè)樣本。

抽取四季中2月、5月、9月和12月最后一天作為“待預(yù)測(cè)日”，各個(gè)月的其他天數(shù)數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本。根據(jù)光伏發(fā)電特性，以冬季為例，提取數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)時(shí)間劃分為11：00至18：00，時(shí)間間隔為15 min，總共28個(gè)樣本數(shù)，由于季節(jié)不同，所選取的時(shí)間段不同，但保證28個(gè)樣本數(shù)不變。

選取連續(xù)3個(gè)月（5月、6月和7月），提取數(shù)據(jù)時(shí)間段為早上8：00至晚上20：00，時(shí)間間隔為15 min，總計(jì)1 488個(gè)樣本數(shù)。其中，最后240個(gè)樣本作為待預(yù)測(cè)樣本，其余為訓(xùn)練樣本。防止訓(xùn)練樣本數(shù)較少，選取全年白天光伏發(fā)電時(shí)間作為對(duì)照，總計(jì)16 329個(gè)樣本，同樣的條件下進(jìn)行對(duì)比。

3 模型性能評(píng)估

為了評(píng)價(jià)3種模型在太陽(yáng)能光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)中的性能，本文采用了3種評(píng)價(jià)指標(biāo)：均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）和相關(guān)系數(shù)R（Correlation coefficient）。RMSE和MAE反映了模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的差異程度。一般情況下，這兩個(gè)指標(biāo)越小意味著模型預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)；而R則是評(píng)價(jià)模型對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的擬合程度，其取值范圍為0～1，越接近1表示模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合程度越好。

RMSE、MAE和相關(guān)系數(shù)R的定義如下：

式中：N為統(tǒng)計(jì)樣本數(shù)；y為真實(shí)值；y′t為預(yù)測(cè)值。

4 實(shí)驗(yàn)評(píng)估

為了更加直觀地比較兩種模型的光伏功率預(yù)測(cè)值和真實(shí)值之間的區(qū)別，分別將兩種模型的四季預(yù)測(cè)值和真實(shí)值在一起進(jìn)行比較，功率對(duì)比如圖3所示。

由圖3可知，橫坐標(biāo)為樣本數(shù)，縱坐標(biāo)為光伏功率。在同樣的樣本數(shù)情況下，對(duì)比LSTM模型、ELM模型和真實(shí)值的區(qū)別。LSTM模型在每個(gè)季節(jié)的功率預(yù)測(cè)中都更接近真實(shí)值，與LSTM模型相比，ELM模型的功率預(yù)測(cè)結(jié)果有所不及，驗(yàn)證了LSTM模型在短期光伏發(fā)電功率的預(yù)測(cè)能力強(qiáng)于ELM模型。

四季功率對(duì)比如圖4所示。在圖4中，橫坐標(biāo)為樣本數(shù)，縱坐標(biāo)為光伏功率，對(duì)比在LSTM模型下的四季光伏功率預(yù)測(cè)值，可以看出在同樣的樣本數(shù)中，夏季的光伏發(fā)電功率最大，其次是秋季和春季，光伏發(fā)電功率最小的是冬季，幾乎為夏季發(fā)電量的一半。

從整體上來看，ELM模型有明顯的偏差，而LSTM模型預(yù)測(cè)效果更接近真實(shí)值，LSTM模型的預(yù)測(cè)結(jié)果均優(yōu)于ELM模型，再進(jìn)一步計(jì)算兩種預(yù)測(cè)模型的MAE、RMSE、R數(shù)值并分析模型的預(yù)測(cè)性能，計(jì)算結(jié)果如表1所示。

從LSTM模型和ELM模型預(yù)測(cè)結(jié)果來看，以春季為例，ELM模型預(yù)測(cè)結(jié)果的RMSE為2.396 5 kW，而LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用使得光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)的RMSE值降低至0.2643 6 kW，這充分說明了LSTM對(duì)于長(zhǎng)期依賴信息的記憶和提取在光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方面具備顯著優(yōu)勢(shì)。與傳統(tǒng)模型相比，LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過添加“記憶”能力可以更好地處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期依賴，從而提高模型的準(zhǔn)確性和適用性。

以春季為例，綜合對(duì)比MAE、RMSE和R的結(jié)果：兩種預(yù)測(cè)方法中ELM模型MAE=2.036 1 kW；LSTM模型的MAE=0.209 26 kW。結(jié)果證明，帶有記憶的LSTM模型可以進(jìn)一步提高其在光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)中的準(zhǔn)確性并更好地發(fā)揮其模型擬合能力。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與ELM網(wǎng)絡(luò)模型相比，LSTM網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型在預(yù)測(cè)光伏發(fā)電功率方面表現(xiàn)更為優(yōu)越，這進(jìn)一步驗(yàn)證了LSTM網(wǎng)絡(luò)在光伏預(yù)測(cè)任務(wù)中的優(yōu)勢(shì)，表明它是一種具有很高應(yīng)用價(jià)值的預(yù)測(cè)模型。同時(shí)，本文分別進(jìn)行全年和為期3個(gè)月的光伏發(fā)電功率長(zhǎng)期預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果如圖5所示。

圖5 功率預(yù)測(cè)結(jié)果

由圖5所示，橫坐標(biāo)都為樣本數(shù)，縱坐標(biāo)為光伏功率和誤差，在圖5（a）和5（b）兩圖中，光伏功率的預(yù)測(cè)值跟真實(shí)值幾乎一樣，而全年的誤差值在-1和1之間，而連續(xù)3個(gè)月的樣本數(shù)中，剛開始出現(xiàn)較為明顯的誤差。因此，在不同的樣本數(shù)情況下，全年的預(yù)測(cè)結(jié)果更接近真實(shí)值，樣本數(shù)量越多，預(yù)測(cè)結(jié)果越接近真實(shí)值。對(duì)比模型的預(yù)測(cè)結(jié)果如表2所示。

根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果可知，LSTM模型在對(duì)中長(zhǎng)期光伏發(fā)電功率進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，準(zhǔn)確性越高，則表明LSTM模型在此領(lǐng)域的可行性越強(qiáng)。這也表明，通過針對(duì)LSTM模型進(jìn)行優(yōu)化，可以進(jìn)一步提高其對(duì)于中長(zhǎng)期光伏發(fā)電功率的預(yù)測(cè)效果，也證實(shí)了LSTM模型對(duì)于中長(zhǎng)期光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)的可行性。LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)光伏發(fā)電功率方面擁有更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和廣泛適用性。

5 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，本研究對(duì)基于LSTM模型的太陽(yáng)能光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)技術(shù)進(jìn)行了全面深入的研究，包括實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、LSTM模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)以及模型性能評(píng)估和比較等方面。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該技術(shù)可以準(zhǔn)確、可靠地預(yù)測(cè)太陽(yáng)能光伏發(fā)電功率，具有很大的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值和推廣價(jià)值。

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Research on power prediction of photovoltaic power generation

based on neural network model

ZhangPeng1， XieNan1，2*， CuiLe1，2

（1.School of Electronic Information and Electrical Engineering， Shangluo College， Shangluo 726000， China;

2.Shangluo New Energy Ramp;D Platform， Shangluo 726000， China）

Abstract： As global environmental pollution becomes increasingly serious and energy demand grows rapidly， solar photovoltaic power generation is affected by various factors such as weather and atmospheric conditions， and its power generation is uncertain， so accurate prediction models are needed to improve its utilization efficiency. In this paper， a Long Short-Term Memory （LSTM）model is used to predict the power of solar PV generation. Historical meteorological data and power generation data are used as input variables， and the prediction error is compared by （Extreme Learning Machine （ELM）model）to prove that the LSTM model can effectively improve the prediction accuracy and some practical guidance.

Key words： LSTM model; solar photovoltaic power generation; power prediction