风电功率预测方法

技术特征：
1.一种风电功率预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，以风电场传感器所接收的原始数据构成原始时间序列集，所述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；所述原始时间序列集含缺失值；先以所述原始时间序列集构建掩码矩阵m，然后将原始时间序列集编码至隐藏空间，将隐藏单元传入基于门控循环单元的生成对抗网络，生成伪时间序列集，其中生成对抗网络的生成器即对编码的原始时间序列集进行解码的解码器；步骤2，将所述伪时间序列集处理后与所述原始时间序列集通过所述生成对抗网络的鉴别器比对，当均方根误差小于设定阈值时，使用伪时间序列集中的数据插补到原时间序列集的空缺中，形成完整的新时间序列集；步骤3，利用所述新时间序列集，对风电功率进行预测。2.根据权利要求1所述风电功率预测方法，其特征在于，所述步骤1，构建掩码矩阵的方法如下：原始时间序列集中，若参数j在t
i
时刻的值存在，则记为若参数j在t
i
时刻的值不存在，即为缺失值，则记为最终构建掩码矩阵3.根据权利要求1所述风电功率预测方法，其特征在于，所述原始时间序列集的编码基于自编码器实现，编码目标为使数据进入隐藏空间，所述隐藏空间中存在高斯分布限制的一维矩阵。4.根据权利要求1所述风电功率预测方法，其特征在于，所述原始时间序列集编码时，重构损失函数计算损失值，自编码器损失值l
enc
＝||x
⊙
m-g(z)
⊙
m||2，解码器损失值l
dec
＝||x
⊙
m-g(z)
⊙
m||2 λl
disc
，其中x表示真实数据，即含缺失值的原始时间序列集，g(z)表示生成数据，即生成的伪时间序列集，
⊙
表示矩阵乘法，λ表示控制l
enc
与l
disc
之间比例大小的超参数，l
disc
为鉴别器损失值，l
dis
＝d(x)-d(g(z))，d(x)指真实数据的分布，d(g(z))指生成数据的分布。5.根据权利要求4所述风电功率预测方法，其特征在于，所述生成对抗网络通过如下过程训练：设定生成器的迭代次数为n
critic
；训练样本数量为m；θ
enc
为自编码器的梯度下降值；θ
dec
为解码器梯度下降值；θ
disc
为鉴别器梯度下降值；c为梯度限制，若鉴别器更新值大于c，则对其赋值为c，若鉴别器更新值小于-c，则对其赋值为-c，若鉴别器更新值若在-c到c之间，则对其赋值为计算值；当θ
disc
未收敛时，从1开始循环更新，直至达到迭代次数n
critic
；则：则：
l
dec

←
l
enc
λl
discdiscdisc
上式中：
←
为更新符号；是指梯度下降值，代表其后面的公式是梯度下降计算公式；m
(i)
表示第i批数据的掩码矩阵，x
(i)
表示第i批数据的含缺失值的原始时间序列集，g(z)
(i)
表示第i批数据的生成数据，clip()和f
w
()为限制函数；指解码器梯度下降值；指编码器梯度下降值；指鉴别器梯度下降值。6.根据权利要求1所述风电功率预测方法，其特征在于，所述步骤1，生成对抗网络中加入门控循环单元，过程如下：在编码器、解码器、鉴别器中，加入门控循环单元，为了记录原始时间序列集的两个值之间的延迟，构建时滞矩阵记录同一参数j当前值与上次有效值之间的时间差，t
n*d
表示n行d列的矩阵，与掩码矩阵m大小构造一致，用来记录每个数据和上次有效值的时间差，通过行和列能够找到每一个数据点；其中，编码器使数据进入隐藏空间；解码器又名生成器，作用为生成伪时间序列集；鉴别器是鉴别伪时间序列集与原始时间序列集的相似性；时滞矩阵t
i
时刻的衰减因子的计算方法为隐藏状态更新方法为其中是门控循环单元隐藏状态，w
β
与b
β
是需要学习的参数，用隐藏状态乘以衰减因子来更新最新的隐藏状态。7.根据权利要求1所述风电功率预测方法，其特征在于，所述步骤2，伪时间序列集处理方法为，将伪时间序列集乘以掩码矩阵m，以保证其与原始时间序列集中的数据数量一致，以使伪时间序列集中与原始时间序列集中缺失位置保持一致。8.根据权利要求1所述风电功率预测方法，其特征在于，所述步骤2，数据插补公式为l
imputed
＝x
⊙
m (1-m)
⊙
g(z)，其中x为编码前数据。

技术总结
一种风电功率预测方法，以风电场传感器所接收的原始数据构成原始时间序列集，构建掩码矩阵，然后将原始时间序列集编码至隐藏空间，将隐藏单元传入基于门控循环单元的生成对抗网络，生成伪时间序列集；将伪时间序列集处理后与原始时间序列集通过所述生成对抗网络的鉴别器比对，当均方根误差小于设定阈值时，使用伪时间序列集中的数据插补到原时间序列集的空缺中，形成完整的新时间序列集；利用新时间序列集对风电功率进行预测。本发明可保障短期风电功率预测的运算效率与结果准确度。期风电功率预测的运算效率与结果准确度。期风电功率预测的运算效率与结果准确度。


技术研发人员：王永生 徐昊 关世杰 武煜昊 邢红梅
受保护的技术使用者：内蒙古工业大学
技术研发日：2022.03.03
技术公布日：2022/7/1