【技术实现步骤摘要】
一种基于孤立森林与WGAN网络的风电输出功率预测方法
本专利技术属于电网
,亦属于大数据分析与应用
,涉及风电场发电的并网,特别涉及一种基于孤立森林与WGAN网络的风电输出功率预测方法。
技术介绍
风电场通过开展风电功率预测来进行电力市场竞价和风电场运行维护,通过风电功率预测系统的预测结果,电网调度部门进行合理的发电计划安排,减少系统的旋转备用容量,提高电网运行的经济性,同时通过提前预测风电功率的波动,合理的安排运行方式和应对措施,提高电网的安全性和可靠性。但是数据在采集过程中由于传感器等硬件设备所带来的采集误差,对后期风电功率预测带来一定的误差。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的缺点,本专利技术的目的在于提供一种基于孤立森林与WGAN网络的风电输出功率预测方法,通过异常数据剔除和插补,尽可能规避了由于多方面原因所带来的异常值现象,提高预测准确性。为了实现上述目的,本专利技术采用的技术方案是:一种基于孤立森林与WGAN网络的风电输出功率预测方法,包括如下步骤:步骤1,将风电场传感器所接收的原始数据构成原始数据集,先在原始数据集中提取特征数据得到特征数据集,然后基于孤立森林的风电原始数据异常值检测方法,自适应检测并剔除特征数据集中的异常数据,得到含有缺失值的特征数据集;步骤2,对步骤1中获取的含有缺失值的特征数据集进行插值操作,填补风电数据的缺失值和步骤1中剔除的异常值;步骤3,将步骤2所生成的数据集归一化之后作为预测模型的输入数据,预测模型经 ...
【技术保护点】
1.一种基于孤立森林与WGAN网络的风电输出功率预测方法,其特征在于,包括如下步骤:/n步骤1,将风电场传感器所接收的原始数据构成原始数据集,先在原始数据集中提取特征数据得到特征数据集,然后基于孤立森林的风电原始数据异常值检测方法,自适应检测并剔除特征数据集中的异常数据,得到含有缺失值的特征数据集;/n步骤2,对步骤1中获取的含有缺失值的特征数据集进行插值操作,填补风电数据的缺失值和步骤1中剔除的异常值;/n步骤3,将步骤2所生成的数据集归一化之后作为预测模型的输入数据,预测模型经过训练测试后输出预测结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于孤立森林与WGAN网络的风电输出功率预测方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1,将风电场传感器所接收的原始数据构成原始数据集,先在原始数据集中提取特征数据得到特征数据集,然后基于孤立森林的风电原始数据异常值检测方法,自适应检测并剔除特征数据集中的异常数据,得到含有缺失值的特征数据集;
步骤2,对步骤1中获取的含有缺失值的特征数据集进行插值操作,填补风电数据的缺失值和步骤1中剔除的异常值;
步骤3,将步骤2所生成的数据集归一化之后作为预测模型的输入数据,预测模型经过训练测试后输出预测结果。
2.根据权利要求1所述基于孤立森林与WGAN网络的风电输出功率预测方法,其特征在于,所述步骤1中,原始数据包括气象部门监测的温度、压强数据以及风电场监测的风速、风向数据。
3.根据权利要求1所述基于孤立森林与WGAN网络的风电输出功率预测方法,其特征在于,所述基于孤立森林的风电原始数据异常值检测方法如下:
步骤1.1,构建随机二叉树,在风电原始数据中选取一个特征,随机选择该特征下的一个值Value作为根节点,以此对该特征下其余值进行分类,当选取值小于根节点时,将该值放在Value值的左叶子上,大于根节点时,则放在右叶子上,以此递归剩下的数据集,直到传入的数据只有一条数据或二叉树的高度达到限定高度时结束执行,此时完成了一棵孤立树的构建;
步骤1.2,当一棵孤立树构建完成后,在特征数据集中采取同样方式重新构建新的孤立树,直到构建t棵树结束,对于数据x,令其遍历每一棵孤立树,并计算数据x在每一棵孤立树上的路径长度h(x),即叶子结点到根节点的距离;
步骤1.3,根据路径长度h(x)判断数据x是否为异常数据,若是,则将其剔除。
4.根据权利要求3所述基于孤立森林与WGAN网络的风电输出功率预测方法,其特征在于,所述限定高度在log(n)~log(n-1)之间,n为数据个数。
5.根据权利要求3所述基于孤立森林与WGAN网络的风电输出功率预测方法,其特征在于,计算数据x在所有孤立树上的平均路径长度c(n),使用平均路径长度c(n)来标准化数据长度h(x),从而形成最后完整的孤立森林;
所述平均路径长度c(n)的计算公式如下:
其中,H(n-1)为调节函数,H(n-1)=ln(n-1)+ζ,ζ为欧拉常数,ζ=0.5772156649,n为数据个数;c(n)是h(x)在n个数据的情况下的平均值,使用其来规范化h(x);
计算整个孤立森林的路径长度平均值E(h(x)),并通过下式计算异常分数s(x,n):
其中,E(h(x))为h(x)的期望;s(x,n)取值为[0,1],当s(x,n)为1时数据x为异常值;当s(x,n)小于0.5时数据x为正常值;当s(x,n)为0.5±0.01时当前特征数据集中无明显的...
【专利技术属性】
技术研发人员:王永生,武煜昊,徐昊,许志伟,苏晓明,刘广文,
申请(专利权)人:内蒙古工业大学,
类型:发明
国别省市:内蒙古;15
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