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當(dāng)深度學(xué)習(xí)遇到風(fēng)速預(yù)測,更精益的風(fēng)資源評估時代已來!

2020-10-29 來源:明陽智能 瀏覽數(shù):1128

在2020北京國際風(fēng)能大會暨展覽會上,明陽智能以《多樣風(fēng)場環(huán)境下風(fēng)資源深度學(xué)習(xí)插補(bǔ)模型的適應(yīng)性研究》為題,展示了基于深度學(xué)習(xí)與風(fēng)速預(yù)測的融合發(fā)展創(chuàng)新技術(shù)。當(dāng)深度學(xué)習(xí)遇到風(fēng)速預(yù)測,究竟會迸發(fā)怎樣的火花?

  在2020北京國際風(fēng)能大會暨展覽會上,明陽智能以《多樣風(fēng)場環(huán)境下風(fēng)資源深度學(xué)習(xí)插補(bǔ)模型的適應(yīng)性研究》為題,展示了基于深度學(xué)習(xí)與風(fēng)速預(yù)測的融合發(fā)展創(chuàng)新技術(shù)。當(dāng)深度學(xué)習(xí)遇到風(fēng)速預(yù)測,究竟會迸發(fā)怎樣的火花?
  風(fēng)能是自然界中受環(huán)境影響最為敏感、隨機(jī)性最強(qiáng)的能量之一。在風(fēng)電開發(fā)領(lǐng)域,精準(zhǔn)且及時的風(fēng)資源評估是一項長期存在的國際性課題,準(zhǔn)確的風(fēng)資源數(shù)據(jù)在很大程度上可幫助業(yè)主更好地進(jìn)行選址和選型、制定控制策略以及預(yù)測發(fā)電量,從而大大降低由發(fā)電能力預(yù)測決定項目投資回報預(yù)期所帶來的財務(wù)風(fēng)險,提升風(fēng)電項目開發(fā)質(zhì)量。
  
  有報告研究認(rèn)為,僅由于風(fēng)資源評估的不準(zhǔn)確對年發(fā)電量預(yù)期的影響就可在±1%,因此更精益的風(fēng)資源評估預(yù)計可以帶動度電成本下降0.4-0.6分/度,而對于山地、丘陵等風(fēng)資源條件更為復(fù)雜的區(qū)域而言,度電成本下降預(yù)計可達(dá)0.5-0.7分/度。
  
  風(fēng)電項目開發(fā)中,前期的風(fēng)資源數(shù)據(jù)采集主要基于測風(fēng)塔的數(shù)據(jù),但受到設(shè)備缺失、機(jī)械故障、惡劣天氣和人為因素等影響,測風(fēng)塔數(shù)據(jù)往往會出現(xiàn)采集時間短、間斷點多、數(shù)據(jù)失真等問題,這對于風(fēng)資源評估帶去不小麻煩。
  
  一般而言,測風(fēng)設(shè)備缺測或數(shù)據(jù)失效,需要插補(bǔ)測風(fēng)設(shè)備實測數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的方法是,基于數(shù)學(xué)相關(guān)性插值法進(jìn)行間斷數(shù)據(jù)的插補(bǔ)和擬合,但這種方法智能化程度低,且由于插補(bǔ)擬合前提假設(shè)是風(fēng)速存在線性特定關(guān)系,而真實關(guān)系并非線性,所以其準(zhǔn)確性略顯不足。
  
  尤其是在搶電價的關(guān)鍵時期,傳統(tǒng)插補(bǔ)方法的數(shù)據(jù)失真對風(fēng)電項目開發(fā)建設(shè)影響更大。例如在某風(fēng)電項目中,業(yè)主在場內(nèi)立了1座測風(fēng)塔,測風(fēng)時間為3個月,風(fēng)速為4.93m/s。風(fēng)電場周邊有2座長期在役測風(fēng)塔,但距離項目較遠(yuǎn),分別為16km和22km。利用兩座場外測風(fēng)塔,通過傳統(tǒng)插補(bǔ)方法對場內(nèi)測風(fēng)塔進(jìn)行插補(bǔ),插補(bǔ)后得到場內(nèi)測風(fēng)塔風(fēng)速為4.85m/s,與實際數(shù)據(jù)偏差較大。因此,第三方評測認(rèn)為插補(bǔ)帶來的不確定性較大,建議滿足測風(fēng)完整年再評估后再進(jìn)行開發(fā)決策,而電價無補(bǔ)貼關(guān)口將至,該項目最終面臨退出開發(fā)風(fēng)險。
  
  為了解決插補(bǔ)數(shù)據(jù)缺失及不準(zhǔn)確的問題,明陽智能在大量項目經(jīng)驗實施過程中,探索出了一套將深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于風(fēng)資源插補(bǔ)領(lǐng)域的解決方案,致力于幫助風(fēng)電行業(yè)能夠更精準(zhǔn)地進(jìn)行風(fēng)資源評估。實際應(yīng)用數(shù)據(jù)顯示,具有高度非線性和較強(qiáng)的泛化能力的深度學(xué)習(xí)模型,在提升風(fēng)資源評估的準(zhǔn)確性上,較傳統(tǒng)線性方案具有較大優(yōu)勢。
  
  明陽智能深度學(xué)習(xí)風(fēng)速預(yù)測方案主要基于“反向傳播”的訓(xùn)練方法,即在模擬訓(xùn)練過程中收集系統(tǒng)所產(chǎn)生的誤差,并返回這些誤差到輸出層,之后用這些誤差來調(diào)整神經(jīng)元的權(quán)值,逐步使得誤差值最小,最終得到最優(yōu)模型。通過歷史數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練,可完成對風(fēng)速缺失值的更準(zhǔn)確地插補(bǔ)。
  
  無論是在平坦地形還是復(fù)雜地形,明陽智能深度學(xué)習(xí)插補(bǔ)數(shù)據(jù)都展現(xiàn)出了與實測數(shù)據(jù)的高度吻合。
  
  平坦地形對比:相關(guān)性系數(shù)達(dá)到0.973,較傳統(tǒng)插補(bǔ)方法提升2.2%
  
  選取某平坦地形風(fēng)電場數(shù)據(jù),對目標(biāo)風(fēng)速進(jìn)行插補(bǔ)。訓(xùn)練集選取2017年7月10日0點至2018年2月15日9時;測試集選取2018年2月15日9時20分至2018年4月15日7時30分。結(jié)果如下:
  復(fù)雜地形對比:相關(guān)性系數(shù)達(dá)到0.939,較傳統(tǒng)插補(bǔ)方法提升1.1%
  
  選取某復(fù)雜地形風(fēng)電場數(shù)據(jù),對目標(biāo)風(fēng)速進(jìn)行插補(bǔ)。訓(xùn)練集選取2017年3月18日0時至2019年1月1日0時;測試集選取2019年1月1日0時至2019年5月4日0時。結(jié)果如下:
  可以看出,明陽智能深度學(xué)習(xí)插補(bǔ)方法與實測值變化趨勢基本一致,數(shù)據(jù)顯示在平坦地形和復(fù)雜地形,其平均絕對誤差分別為0.571和0.588,相關(guān)性系數(shù)分別達(dá)到0.973和0.939,表現(xiàn)優(yōu)異。
  
  下面還是分別以平坦地形和復(fù)雜地形為例,再將明陽智能深度學(xué)習(xí)插補(bǔ)方法與傳統(tǒng)插補(bǔ)方法進(jìn)行對比。
  
  結(jié)果顯示,在兩種地形條件下,深度學(xué)習(xí)插補(bǔ)方法的平均絕對誤差可分別降低25.2%和6.2%,平坦地形相關(guān)性系數(shù)和決定系數(shù)分別上升了2.2%和4.5%,復(fù)雜地形相關(guān)性系數(shù)和決定系數(shù)分別上升了1.1%和1.9%。

表1 不同地形深度學(xué)習(xí)插補(bǔ)較傳統(tǒng)風(fēng)速插補(bǔ)提升效果統(tǒng)計
  通過具體數(shù)據(jù)分析,明陽智能深度學(xué)習(xí)插補(bǔ)方法較傳統(tǒng)插補(bǔ)方法在數(shù)據(jù)表現(xiàn)上有較大提升,平均絕對誤差(MAE)和均方誤差(MSE)下降明顯,相關(guān)性系數(shù)(COR)和決定系數(shù)(R2)提升效果顯著。
  
  基于平坦和復(fù)雜地形測風(fēng)塔數(shù)據(jù)插補(bǔ)的實用性驗證,明陽智能技術(shù)團(tuán)隊還將深度學(xué)習(xí)風(fēng)速預(yù)測解決方案延伸到了風(fēng)機(jī)風(fēng)速預(yù)測領(lǐng)域。對于風(fēng)場中單臺或多臺風(fēng)機(jī)數(shù)據(jù)缺失的問題,可以根據(jù)風(fēng)場內(nèi)臨近機(jī)位的風(fēng)機(jī)的歷史風(fēng)速數(shù)據(jù),進(jìn)行深度學(xué)習(xí)預(yù)測插補(bǔ),解決風(fēng)場風(fēng)資源數(shù)據(jù)部分缺失的問題,也可以根據(jù)插補(bǔ)的風(fēng)速值,用于歷史機(jī)位的故障診斷。根據(jù)插補(bǔ)數(shù)據(jù),這一方法的相關(guān)性系數(shù)可達(dá)0.979,較傳統(tǒng)插補(bǔ)方法提升1.7%。


 
  明陽智能深度學(xué)習(xí)風(fēng)速預(yù)測為智慧風(fēng)場建設(shè)提供了創(chuàng)新性的風(fēng)資源評估方案支持,而對于專注自主創(chuàng)新的明陽智能而言,深度學(xué)習(xí)風(fēng)速預(yù)測技術(shù)僅僅是人工智能應(yīng)用技術(shù)之一,未來明陽智能還將不斷拓展這一技術(shù)方案,結(jié)合邊緣計算技術(shù),更好地為風(fēng)電產(chǎn)業(yè)智慧化、高質(zhì)量發(fā)展貢獻(xiàn)力量。

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