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王兆國 清華大學(xué)信息技術(shù)研究院，清華大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)國家實(shí)驗室（籌）

劉座銘 國網(wǎng)吉林省電力有限公司電力科學(xué)研究院

徐麗媛 清華大學(xué)信息技術(shù)研究院，清華大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)國家實(shí)驗室（籌）

李　靜 電網(wǎng)安全與節(jié)能國家重點(diǎn)實(shí)驗室（中國電力科學(xué)研究院）

薛一波 清華大學(xué)信息技術(shù)研究院，清華大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)國家實(shí)驗室（籌）

1　引言

化石能源是目前全球主要消耗的能源，大量化石能源消耗導(dǎo)致環(huán)境污染、氣候變暖等諸多問題。近幾年清潔能源的使用，大力發(fā)展可再生能源已經(jīng)成為全球共識。同期，我國提出全球能源互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略，實(shí)現(xiàn)風(fēng)能、光能、水能和火能互補(bǔ)的發(fā)展戰(zhàn)略[1]。國家能源局印發(fā)的《風(fēng)電發(fā)展“十三五”規(guī)劃》中明確指出，提高風(fēng)能比重，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電由補(bǔ)充向替代能源轉(zhuǎn)變[2]。國家能源局發(fā)布風(fēng)電并網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2016年新增風(fēng)電裝機(jī)容量1930萬kW，風(fēng)電發(fā)電量2410億kW h[3]，可見風(fēng)電正在逐步大規(guī)模并入電網(wǎng)。但風(fēng)力發(fā)電易受到風(fēng)向、風(fēng)速、時間、季節(jié)等環(huán)境因素影響，具有間歇性和波動性等特性。這些多變因素給風(fēng)力發(fā)電量精準(zhǔn)預(yù)測、電網(wǎng)的調(diào)度、運(yùn)行和控制帶來極大影響。僅2016年全社會用電量達(dá)59198億kW h，其中3.5%因電力預(yù)測的偏差，而白白消耗。

在電力預(yù)測方面，風(fēng)電功率預(yù)測是指風(fēng)電場風(fēng)力發(fā)電機(jī)發(fā)電功率的預(yù)測，按照時間劃分主要包含：超短期預(yù)測、短期預(yù)測、中期預(yù)測和長期預(yù)測。超短期預(yù)測主要預(yù)測未來30min以內(nèi)數(shù)據(jù)，主要用于風(fēng)機(jī)智能控制及電能質(zhì)量評估。短期預(yù)測一般預(yù)測未來30min到72h，主要用于電力系統(tǒng)調(diào)度、電力系統(tǒng)穩(wěn)定和電能質(zhì)量控制。中期預(yù)測一般預(yù)測未來數(shù)周或數(shù)月，主要用于設(shè)備狀態(tài)評估和制定維修計劃。長期預(yù)測是針對未來幾年的預(yù)測，主要用于發(fā)電廠投入決策和全年發(fā)電量預(yù)估。

按照預(yù)測方法劃分主要包含：持續(xù)法、時間序列分析法、卡爾曼濾波法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)模型和組合預(yù)測方法。持續(xù)法[4]是通過將最近時刻的歷史風(fēng)速值作為下一刻預(yù)測的方法，常用于超短期預(yù)測。時間序列分析法[5,6]，主要通過系統(tǒng)采集的風(fēng)功率數(shù)據(jù)，按照時間序列擬合曲線建模，并基于模型預(yù)測。卡爾曼濾波法[7,8]主要通過單一序列建立模型，基于卡爾曼濾波器原理實(shí)現(xiàn)預(yù)測，此類算法主要用于實(shí)時在線計算。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[9]，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，是基于并行信息計算的算法模型，通過仿生物學(xué)原理利用神經(jīng)元互通互聯(lián)提升系統(tǒng)模式識別能力，最新進(jìn)展利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法完成風(fēng)功率預(yù)測[10]。依據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型完成風(fēng)功率預(yù)測的方法主要包含梯度提升[11]、支持向量機(jī)[12]、隨機(jī)森林[13]、K近鄰[14]等模型。組合預(yù)測[15-17]方法主要通過多種預(yù)測方法組合的方法，進(jìn)而提高精度、減小誤差。

本文提出一種新型的風(fēng)功率預(yù)測模型，該方法首先通過統(tǒng)計觀察歷史風(fēng)機(jī)功率數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)風(fēng)功率具有明顯季節(jié)變化特性，并基于季度風(fēng)電功率數(shù)據(jù)建立多工況的風(fēng)機(jī)預(yù)測模型。而對于同一時刻的多次天氣預(yù)報數(shù)據(jù)采用均值互補(bǔ)策略，消除偶然氣象數(shù)據(jù)的誤差。其次，利用構(gòu)建好的歷史風(fēng)電功率數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，建立隨機(jī)森林預(yù)測模型。實(shí)驗結(jié)果表明，本文方法具有較小的預(yù)測誤差，適用于多工況復(fù)雜的風(fēng)電功率預(yù)測問題。

2　基于隨機(jī)森林的風(fēng)功率預(yù)測模型

2.1　隨機(jī)深林模型建模過程

建立2001年Breiman提出隨機(jī)森林模型(RandomForest，RF)[18]。隨機(jī)森林模型是一個包含多個決策樹的分類器，以分類回歸樹（CART）作為元分類器，用Bootstrap完成有放回的重抽樣方法，從原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)中抽取多個樣本子集進(jìn)行決策樹建模，通過多個決策樹基于投票原則得出最終結(jié)果。隨機(jī)森林模型具有計算精度高、泛化誤差可控、收斂速度快、有效解決不平衡分類等優(yōu)點(diǎn)。

2.2　基于時間序列的風(fēng)電功率建模

IEEE與Kaggle[20]機(jī)器學(xué)習(xí)比賽平臺聯(lián)合發(fā)起的GEFCom全球能源預(yù)測比賽之一的風(fēng)力發(fā)電預(yù)測，數(shù)據(jù)集包含發(fā)電量數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)。發(fā)電量數(shù)據(jù)為2009/7/1/1時至2010/12/31/24時之間以1小時為時段記錄，分別由七家發(fā)電站產(chǎn)生的真實(shí)發(fā)電量數(shù)據(jù)，清洗并歸一化處理后共18758條記錄。其中“date”參數(shù)表示數(shù)據(jù)采集時間，如“2009070100”表示為2009年7月1日0時。“wp1-7”表示7個參數(shù)歸一化后的7家風(fēng)電場的發(fā)電量數(shù)據(jù)，如“wp1 0.045”表示第一家風(fēng)電場發(fā)電量為0.045，數(shù)據(jù)樣例如表1所示。

表1 風(fēng)電功率數(shù)據(jù)示例

風(fēng)電功率受限于風(fēng)資源的變化，而風(fēng)能資源易受到海陸熱力差異、行星風(fēng)帶位置移動、風(fēng)季環(huán)流等方面的影響，而形成季節(jié)性周期變化。為了探尋風(fēng)電功率數(shù)據(jù)的季節(jié)性變化，本文將風(fēng)電功率數(shù)據(jù)按照季度刻畫風(fēng)電功率變化趨勢，如圖1所示。由圖1觀測可知，風(fēng)電功率數(shù)據(jù)具有明顯季度變化特性，因此在建模時，分別按照不同季度單獨(dú)訓(xùn)練模型，以提高預(yù)測的精度。

圖1 風(fēng)電功率季節(jié)性變化趨勢圖

2.3　基于滑動均值的氣象信息模型

建立2001年Breiman提出隨機(jī)森林模型對發(fā)電量進(jìn)行預(yù)測，重要依據(jù)是氣象數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中包含了風(fēng)的各項預(yù)報，包括風(fēng)向、風(fēng)速和相對的發(fā)電裝置的風(fēng)向分量。氣象數(shù)據(jù)中“date”參數(shù)表示采集時間，如“2009070100”表示為2009年7月1日0時發(fā)布的氣象數(shù)據(jù)。“h”參數(shù)表示未來某時刻數(shù)據(jù)，如“1”表示2009年7月1日1時預(yù)計的氣象數(shù)據(jù)；“u、v”分別表示相對于的發(fā)電裝置的風(fēng)向分量；“ws（wind speed）”表示風(fēng)速，通過標(biāo)準(zhǔn)化處理，將風(fēng)速數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為0~10的數(shù)據(jù)；“wd(wind direction)”表示風(fēng)向數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)樣例如表2所示，每個風(fēng)電場氣象數(shù)據(jù)約10萬條。

表2 氣象數(shù)據(jù)示例

氣象數(shù)據(jù)每日兩次分別于0時及12時發(fā)布，每次發(fā)布未來48小時的氣象預(yù)測數(shù)據(jù)，因此每個時間點(diǎn)至多有四次氣象預(yù)報數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)示例如圖2所示。基于數(shù)據(jù)特性，部分氣象數(shù)據(jù)缺失，且同時刻多次預(yù)測數(shù)據(jù)均有浮動誤差，為了提高預(yù)測準(zhǔn)確性，減小偶然誤差，本文采取滑動平均值方法完成氣象預(yù)測數(shù)據(jù)的平滑處理。

圖2 平滑均值氣象數(shù)據(jù)

2.3　基于隨機(jī)森林的風(fēng)電功率預(yù)測流程

2001年，Breiman提出的隨機(jī)森林模型，對于風(fēng)電功率預(yù)測主要包含：數(shù)據(jù)清洗與建模、多工況數(shù)據(jù)分類、機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、實(shí)時氣象數(shù)據(jù)輸入、風(fēng)電功率預(yù)測等幾個模塊，如圖3所示。數(shù)據(jù)清洗與建模主要包含對天氣預(yù)報數(shù)據(jù)的平滑均值處理和基于時間序列的風(fēng)電功率分析，得到多工況的多個子數(shù)據(jù)集，并依據(jù)已有的機(jī)器學(xué)習(xí)模型分別對不同工況的子數(shù)據(jù)集建模，形成多工況的數(shù)據(jù)預(yù)測模型。當(dāng)實(shí)時氣象數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)輸入多工況風(fēng)電功率預(yù)測模型時，模型自動預(yù)測并輸出預(yù)測的數(shù)據(jù)。

圖3 風(fēng)電功率預(yù)測流程圖

3　實(shí)驗評估

3.1　實(shí)驗平臺與數(shù)據(jù)集說明

實(shí)驗平臺采用航天聯(lián)志Aisino5230R服務(wù)器，雙CPU共32核，DDR3-32G內(nèi)存，4T硬盤，2MCache，前端總線1333Mhz， 實(shí)驗環(huán)境為SKlearn[21]。為了檢驗?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確性和抗過擬合能力，按照比賽規(guī)則：訓(xùn)練數(shù)據(jù)集為2009/7/1/1時至2010/12/31/24時，間隔為1小時的風(fēng)電功率數(shù)據(jù)和同時段的氣象數(shù)據(jù)，訓(xùn)練過程采用實(shí)則交叉驗證方法防止過擬合。而測試集為2011/1/1/1時至2012/6/28/12時間隔1小時的風(fēng)電功率數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)。按照圖3的訓(xùn)練測試流程，模型輸入為測試集的氣象數(shù)據(jù)，預(yù)測風(fēng)電場的風(fēng)電功率。

3.2　評價指標(biāo)

均方根誤差（Root-Mean-Square Error，RMSE）是觀測值與真值偏差的平方和與觀測次數(shù)N比值的平方根。均方根誤差對觀測數(shù)據(jù)中的特大或者特小誤差反應(yīng)敏感，因此均方根誤差能夠很好的反應(yīng)出測量的精密度。在Kaggle[20]機(jī)器學(xué)習(xí)比賽中，均選擇RMSE作為模型評價標(biāo)準(zhǔn)。

3.3　實(shí)驗評估

按照圖3的系統(tǒng)測試流程，其預(yù)測結(jié)果與真值結(jié)果擬合度評估如圖4所示，其中橫坐標(biāo)為2011/1/1/1時至2012/6/28/12時間隔1小時對應(yīng)的氣象數(shù)據(jù)，縱坐標(biāo)為相應(yīng)時刻對應(yīng)的風(fēng)電功率。從圖4中觀測結(jié)果所示風(fēng)電功率的預(yù)測曲線和真值曲線擬合度良好。

圖4 真實(shí)值與測量值擬合實(shí)驗

為了進(jìn)一步評估算法和模型，選取普通最小二乘（Ordinary Least Square，OLS）、梯度提升（Gradient Boosting Regressor，GBR）、隨機(jī)森林（Random Forest Regressor， RFR）、K最近鄰（K Neighbors Regressor，KNN）完成模型構(gòu)建和評估，并分別對七個風(fēng)電場風(fēng)電功率數(shù)據(jù)建模，并根據(jù)測試結(jié)果完成RSME評估，其檢測結(jié)果如表3所示。

由表3數(shù)據(jù)可知，本文提出基于不同季度數(shù)據(jù)和多工況預(yù)測模型在七個風(fēng)電場中預(yù)測結(jié)果均表現(xiàn)優(yōu)異，其中隨機(jī)森林模型的RSME為0.1371695，此結(jié)果優(yōu)于Kaggle[20]機(jī)器學(xué)習(xí)比賽第一名成績0.14566。

表3 模型算法評估

4　結(jié)語

本文方法充分考慮風(fēng)電特性，按照季度和多工況特性訓(xùn)練多工況的風(fēng)電功率預(yù)測模型。該模型具有較好的擬合特性和較低的均方根誤差值，其實(shí)驗結(jié)果表明本文方法優(yōu)于Kaggle測評比賽中第一名成績，可見本文數(shù)據(jù)建模方法、模型選擇和模型訓(xùn)練方面具有較好的特性，適合多工況復(fù)雜條件下的風(fēng)功率預(yù)測。

基金項目： 國家科技支撐計劃資助項目（2015BAK34B00）；國家電網(wǎng)公司科技項目互聯(lián)大電網(wǎng)一體化網(wǎng)絡(luò)分析計算支撐服務(wù)及關(guān)鍵技術(shù)研究（KY-SG-2016-031-JLDKY）

作者簡介

王兆國（1986-），男，黑龍江七臺河人。現(xiàn)為清華大學(xué)信息技術(shù)研究院博士后，主要研究方向為電力大數(shù)據(jù)智慧分析、網(wǎng)絡(luò)與信息安全。

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摘自《工業(yè)控制系統(tǒng)信息安全》專刊第四輯