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基于NARX神经网络-小波分解光伏发电功率预测
基于NARX神经网络-小波分解光伏发电功率预测
摘要：
随着可再生能源的快速发展，光伏发电作为一种重要的清洁能源资源，受到了广泛关注。准确预测光伏发电功率对于电力系统的稳定运行和优化调度至关重要。本文针对光伏发电功率预测问题，提出了一种基于NARX（非线性自回归外延）神经网络和小波分解的方法。首先，采用小波分解将原始光伏发电功率信号分解为多个不同频率的子信号。然后，针对每个子信号，利用NARX神经网络进行建模和预测。最后，将预测结果进行小波重构，得到最终的光伏发电功率预测值。实验结果表明，所提方法在光伏发电功率预测问题上具有较好的性能和鲁棒性。
关键词：光伏发电；功率预测；NARX神经网络；小波分解；小波重构
1.引言
光伏发电是将太阳能转化为电能的一种可再生能源技术。光伏发电具有环保、可再生、分布式等优点，在能源供应中占据越来越重要的地位。然而，光伏发电受到天气和日照等自然影响的限制，发电功率波动性较大。因此，准确预测光伏发电功率对于电力系统的稳定运行和优化调度至关重要。
目前，针对光伏发电功率预测问题，已经有很多研究工作。传统的方法主要基于统计模型、时间序列分析等，但这些方法往往对非线性系统建模能力有限。近年来，神经网络成为光伏发电功率预测的热门方法。神经网络能够自动学习数据之间的非线性关系，并具有较强的建模和预测能力。特别是，非线性自回归外延（NARX）神经网络在时序预测中得到了广泛应用。
另外，小波分解是一种多分辨率分析方法，能够将信号分解为多个频率带的子信号。小波分解不仅能够提取信号的局部特征，还能够降低信号的维度，减小建模的复杂度。因此，将小波分解与神经网络相结合，可以更好地提取光伏发电功率信号的特征，提高预测性能。
本文提出了一种基于NARX神经网络-小波分解的光伏发电功率预测方法。具体步骤如下：首先，采用小波分解将原始光伏发电功率信号分解为多个不同频率的子信号。然后，针对每个子信号，利用NARX神经网络进行建模和预测。最后，将预测结果进行小波重构，得到最终的光伏发电功率预测值。
2.方法
2.1光伏发电功率数据预处理
在预测之前，首先需要对光伏发电功率数据进行处理。常见的处理方法包括去除噪声、填充缺失值等。本文采用小波去噪方法对光伏发电功率数据进行处理。小波去噪通过利用小波分析的多分辨率特性，将信号分解为近似分量和细节系数，并采用阈值去除不显著的细节系数，达到降噪的效果。
2.2小波分解与重构
小波分解是一种将信号分解为多个频率带的子信号的方法。具体来说，对于光伏发电功率信号，可以使用小波分解将其分解为近似分量和细节系数。近似分量反映了信号的低频信息，而细节系数反映了信号的高频信息。在本文中，采用小波分解将光伏发电功率信号分解为第一级小波系数和近似分量。
小波重构是将分解的子信号通过逆小波变换恢复为原始信号的过程。在本文中，将预测的光伏发电功率结果与近似分量进行小波重构，得到最终的光伏发电功率预测结果。
2.3NARX神经网络模型
NARX神经网络是一种用于时序预测的前馈神经网络。该模型结构包括输入层、隐藏层和输出层。不同于传统的递归神经网络（RNN），NARX神经网络在输出层引入了外部输入，能够更好地建模非线性动力学系统。
在本文中，针对每个子信号，将其作为输入序列，将下一个时间步的光伏发电功率作为输出序列。然后，构建NARX神经网络模型，通过训练网络参数，实现光伏发电功率的预测。
3.实验与分析
本文选取了某光伏发电站的功率数据进行实验验证。首先，对光伏发电功率数据进行预处理，去除噪声并填充缺失数据。然后，将预处理后的功率数据进行小波分解，并采用小波重构得到光伏发电功率信号。
接下来，对每个子信号利用NARX神经网络进行建模和预测。采集了过去30天的光伏发电功率作为输入序列，预测下一个时间步的光伏发电功率。通过调整网络的隐藏层大小、训练轮次等参数，得到较好的预测结果。
最后，将预测结果与实际光伏发电功率进行对比，评估预测性能。实验结果表明，所提出的基于NARX神经网络-小波分解的方法在光伏发电功率预测上具有较好的性能和鲁棒性。
4.结论
本文提出了一种基于NARX神经网络-小波分解的光伏发电功率预测方法。实验证明，该方法能够有效提取光伏发电功率信号的特征，提高预测性能。此外，所提方法还具有较强的鲁棒性和适应性，能够适应不同的光伏发电场景。
未来的研究可以进一步探索改进算法和模型，提高光伏发电功率预测的精度和准确性。此外，可以考虑将其他技术和方法结合起来，进一步提升光伏发电功率预测的效果和性能。
参考文献：
[1]曹明月,宋丽芳.基于小波分析和支持向量机的光伏发电功率短期预测[D].湖南大学,2017.
[2]张世振,徐子青,耿常顺.基于ARIMA模型和小波分解