《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于空間深度置信網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)速預(yù)測(cè)優(yōu)化方法
2022年電子技術(shù)應(yīng)用第8期
許皓宇1，薛 巍1，張 濤1，謝洪亮2
1.清華大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系，北京100084；2.遠(yuǎn)景能源(南京)軟件技術(shù)有限公司，上海200050
摘要： 風(fēng)能是目前應(yīng)用最為廣泛、技術(shù)最為成熟的可再生能源。為了保證風(fēng)電場(chǎng)的穩(wěn)定和安全運(yùn)行，風(fēng)速的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)至關(guān)重要。除傳統(tǒng)的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)以外，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于不同時(shí)間尺度的風(fēng)速預(yù)測(cè)。然而這些工作大多局限于單一地點(diǎn)的風(fēng)速序列分析，沒(méi)有考慮和利用風(fēng)速的空間相關(guān)性。對(duì)此，使用深度置信網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Network，DBN)對(duì)同一區(qū)域內(nèi)多個(gè)地點(diǎn)的風(fēng)速序列進(jìn)行空間相關(guān)性特征識(shí)別。在訓(xùn)練過(guò)程中，深度置信網(wǎng)絡(luò)充分挖掘了該區(qū)域內(nèi)歷史風(fēng)速的聯(lián)合分布，借此改善未來(lái)的風(fēng)速預(yù)測(cè)。多組風(fēng)速預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)表明，空間深度置信網(wǎng)絡(luò)能夠有效降低風(fēng)速的預(yù)測(cè)誤差，經(jīng)過(guò)空間深度置信網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)后的風(fēng)速預(yù)測(cè)誤差平均降低了0.4 m/s。
中圖分類號(hào)： TP181
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.212141
中文引用格式： 許皓宇，薛巍，張濤，等. 基于空間深度置信網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)速預(yù)測(cè)優(yōu)化方法[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2022，48(8)：111-116，122.
英文引用格式： Xu Haoyu，Xue Wei，Zhang Tao，et al. The improvement of wind speed prediction using spatial deep belief network[J]. Application of Electronic Technique，2022，48(8)：111-116，122.
The improvement of wind speed prediction using spatial deep belief network
Xu Haoyu1，Xue Wei1，Zhang Tao1，Xie Hongliang2
1.Department of Computer Science and Technology，Tsinghua University，Beijing 100084，China； 2.Envision Energy Software Technology Limited，Shanghai 200050，China
Abstract： Wind energy is the most widely used renewable energy. Accurate wind speed prediction is critical for the safety and stability of wind power system. Besides traditional numerical weather prediction, the machine learning technique has been used in wind speed prediction of different time scales. However, most previous studies focused on the wind speed sequence of single station and ignored the spatial dependency and correlation of wind. To improve the prediction with spatial information, this paper tries to extract the wind spatial correlation features in one region area and reconstruct the wind speed using deep belief network(DBN). The experiment results of different regions prove that the spatial deep belief network can reduce the prediction error significantly and increase the accuracy of wind speed prediction by 0.4 m/s on average.
Key words : deep belief network；wind speed prediction；Gaussian process regression

0 引言

    隨著環(huán)境污染以及能源緊缺問(wèn)題的加劇，風(fēng)能作為一種可再生的清潔能源在世界各國(guó)得到了迅速的發(fā)展。目前，風(fēng)力發(fā)電在我國(guó)的電源結(jié)構(gòu)占比已超過(guò)了核能，僅次于火力和水力發(fā)電。而在歐美各國(guó)，風(fēng)力發(fā)電的總電量占比已經(jīng)超過(guò)10%。風(fēng)速變化非常劇烈，具有很強(qiáng)的波動(dòng)性和隨機(jī)性，導(dǎo)致風(fēng)力發(fā)電無(wú)法保證穩(wěn)定的輸電功率，為保證供電網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定，大量的風(fēng)電能源被浪費(fèi)。同時(shí)，由于風(fēng)力資源的不穩(wěn)定，一旦風(fēng)電功率達(dá)到穿透功率，將嚴(yán)重威脅電網(wǎng)的安全運(yùn)行。風(fēng)速和風(fēng)功率的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)對(duì)于風(fēng)能的進(jìn)一步的開(kāi)發(fā)和利用至關(guān)重要。

    目前，針對(duì)風(fēng)速的長(zhǎng)短期預(yù)測(cè)已經(jīng)進(jìn)行了大量的研究。傳統(tǒng)的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)以大氣動(dòng)力學(xué)方程為基礎(chǔ)，從當(dāng)前天氣狀態(tài)逐步向前迭代積分來(lái)預(yù)報(bào)未來(lái)的風(fēng)速。數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式包含了大規(guī)模偏微分方程求解，需要消耗大量的計(jì)算資源。隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，將基于數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于風(fēng)速預(yù)測(cè)得到了逐步深入的研究。




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作者信息：

許皓宇1，薛  巍1，張  濤1，謝洪亮2

(1.清華大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系，北京100084；2.遠(yuǎn)景能源(南京)軟件技術(shù)有限公司，上海200050)




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