西藏羊八井地区太阳短波辐照度特征及其短期预测模型对比分析.pdf
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1、书书书第 卷 第期 年月地球物理学报 ,吴凌霄,王一楠,旺堆等 西藏羊八井地区太阳短波辐照度特征及其短期预测模型对比分析地球物理学报,():,:,犆 犺 犻 狀 犲 狊 犲犑犌 犲 狅 狆 犺 狔 狊(),():,:西藏羊八井地区太阳短波辐照度特征及其短期预测模型对比分析吴凌霄,王一楠,旺堆,李铭,次仁尼玛,陈天禄,宇宙线教育部重点实验室(西藏大学),拉萨 西藏大学生态环境学院,拉萨 中国科学院大气物理研究所中层大气和全球环境探测重点实验室,北京 摘要本研究利用西藏羊八井太阳短波辐照度观测数据分析了该地区 年的辐射时间序列分布特征,基于时间序列分析、随机森林(,)和 进行建模预测,通过对比研究
2、探究三种模型在该地区的适用性以及提高模型预测精度的方法结果表明:该地区短波太阳辐照度呈“双峰”倒“”型分布的月变化和“单峰”倒“”型分布的日变化特征 在选用模型中最优,其标准化均方根误差(,)、决定系数犚分别为 和 小波变换去噪能提高各模型预测精度,降低 组合模型能提高预测精度,误差倒数权重组合模型的 较差分自回归滑动平均模型(,)和 分别下降 、预测时间步长差异也会影响预测效果,模型的预测误差随时间步长逐渐增大而减小因此,可利用 等机器学习模型在西藏地区进行太阳辐照度短期预测,通过小波变换、组合模型、预测时间步长等环节提高预测精度,以满足当地光伏发电对太阳辐照度的预测需求关键词太阳辐照度;短
3、期预测;随机森林;羊八井 :中图分类号 收稿日期 ,收修定稿基金项目第二次青藏高原综合科学考察研究任务六、人类活动与生存环境安全“大气成分垂直结构及其气候影响”(),国家重点研发计划(),国家自然科学基金(),西藏大学青年博士发展计划项目(),西藏大学 级博士研究生“高水平人才培养计划”项目()共同资助第一作者简介吴凌霄,男,博士研究生,主要从事大气物理研究 :通讯作者王一楠,男,高级工程师,博士,主要从事大气物理研究 :陈天禄,男,教授,博士生导师,主要从事粒子天体物理研究 :犛 狋 狌 犱 狔狅 狀狋 犺 犲 犮 犺 犪 狉 犪 犮 狋 犲 狉 犻 狊 狋 犻 犮 狊狅 犳 狊 狅 犾 犪
4、 狉 狊 犺 狅 狉 狋 狑 犪 狏 犲 犻 狉 狉 犪 犱 犻 犪 狀 犮 犲犪 狀 犱犮 狅 犿 狆 犪 狉 犪 狋 犻 狏 犲犪 狀 犪 犾 狔 狊 犻 狊狅 犳 狊 犺 狅 狉 狋 狋 犲 狉 犿犻 狉 狉 犪 犱 犻 犪 狀 犮 犲狆 狉 犲 犱 犻 犮 狋 犻 狅 狀狅 犳犢 犪 狀 犵 犫 犪 犼 犻 狀 犵,犜 犻 犫 犲 狋 ,犓 犲 狔犔 犪 犫 狅 狉 犪 狋 狅 狉 狔狅 犳犆 狅 狊 犿 犻 犮犚 犪 狔 狊(犜 犻 犫 犲 狋犝 狀 犻 狏 犲 狉 狊 犻 狋 狔),犕 犻 狀 犻 狊 狋 狉 狔狅 犳犈 犱 狌 犮 犪 狋 犻 狅 狀,犔 犺 犪 狊 犪 ,犆 犺
5、 犻 狀 犪犛 犮 犺 狅 狅 犾 狅 犳犈 犮 狅 犾 狅 犵 狔犪 狀 犱犈 狀 狏 犻 狉 狅 狀 犿 犲 狀 狋,犜 犻 犫 犲 狋犝 狀 犻 狏 犲 狉 狊 犻 狋 狔,犔 犺 犪 狊 犪 ,犆 犺 犻 狀 犪犓 犲 狔犔 犪 犫 狅 狉 犪 狋 狅 狉 狔狅 犳犕 犻 犱 犱 犾 犲犃 狋 犿 狅 狊 狆 犺 犲 狉 犲犪 狀 犱犌 犾 狅 犫 犪 犾犈 狀 狏 犻 狉 狅 狀 犿 犲 狀 狋 犪 犾犗 犫 狊 犲 狉 狏 犪 狋 犻 狅 狀,犐 狀 狊 狋 犻 狋 狌 狋 犲 狅 犳犃 狋 犿 狅 狊 狆 犺 犲 狉 犻 犮犘 犺 狔 狊 犻 犮 狊,犆 犺 犻 狀 犲 狊 犲犃
6、 犮 犪 犱 犲 犿 狔狅 犳犛 犮 犻 犲 狀 犮 犲 狊,犅 犲 犻 犼 犻 狀 犵 ,犆 犺 犻 狀 犪犃 犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋 ,期吴凌霄等:西藏羊八井地区太阳短波辐照度特征及其短期预测模型对比分析 ,(),“”“”“”“”,()犚 ,(),犓 犲 狔 狑 狅 狉 犱 狊 ;();引言 年,中国提出“年碳达峰”和“年碳中和”,这对全球可持续发展具有重大意义电力系统脱碳是实现碳中和目标的关键,太阳能作为绿色清洁能源,其来源丰富,光伏发电在未来必将得到巨大发展西藏地区的太阳能极其丰富,年日照时长约在 之间,部分地区接近撒哈拉沙漠(,),所以在西藏地区开展光伏发电有着巨大的潜力但在光伏
7、发电过程中存在着较大的波动性,使得对电网的短期负荷预测较为困难,可能给电网造成较大的经济损失,太阳辐射的瞬时波动会导致出现线路电压超限、输电断面过载等影响电网运行安全的现象(,)所以,对光伏发电做出精准的预测极其关键因为光伏发电输出功 率和 其组件 所接收 的 太 阳 辐 照 度 成 正 比(,),所以太阳短波辐照度的预测成为当前最具挑战的焦点之一对太阳辐照度的预测按时间长短分为短期、中期、长期预测短期预测能及时反映序列变化,为决策和调控提供依据,因此短期预测要求准确的预测结果太阳辐射序列作为一种时间序列,可用时间序列分析方法对太阳辐射历史数据进行模型识别、检验、优化,进而做出预测传统时间序列
8、分析方法包括:滑动平均(,)、自回归(,)、自 回 归 滑 动 平均(,)、差分自回归滑动 平 均(,)等模型国内外的研究人员进行了大量研究 等()对辐照度时序采用、模型进行预测,并与持久性模型、近邻模型和支持向量机模型进行比较,结果表明 模型是最佳拟合方法 ()构建了 和人工神经网络模型的混合模型,结果表明该模型能有效地提高两种模型单独使用时的预测精度随机森林(,)模型作为机器学习的常用模型因其较高的预测精度和较强的鲁棒性,被学者广泛应用于太阳辐射预测研究 等()利用三个不同空气污染指数条件站点的气象、太阳辐射、空气污染指数数据,建立 模型,结果表明其拟合效果优于经验方法 等()采用 模型,
9、构建了中国逐日太阳辐射高密度网络,结果表明与全国各地实测结果吻合较好 等()采用智能持续、人工神经网络和 三种方法对多种辐射量进行 预 测,结 果 表 明 是 最 有 效 的侯 宁 等()利用辐射观测、气象观测资料,基于 建立地表短波辐射估算模型,构建了中国 年长时间序列地表短波辐射数据集,比已有数据集精度更高刘剑等()经过特征工程筛选部地 球 物 理 学 报()卷分变量建立了、多层前馈神经网络、支持向量机回归算法的辐照度预测模型,结果表明采用 模型效果更优 年,的研究人员提出了 模型,基于 模型在风速预测、光伏发电功率预测等很多领域都得到了应用,但在太阳辐射预测中还没有学者涉足本文的主要创新
10、之一就是基于 模型进行太阳短波辐射预测基于数据驱动的太阳辐射预测建模可以在数据输入、模型训练、结果输出等环节提高模型精度(臧海祥等,)张雪松等()对太阳辐射序列进行小波分解再单支重构,然后对重构序列建立神经网络和支持向量机模型,结果表明比原始序列建模精度有较大提高 和 ()基于经验小波变换,非线性自回归神经网络和 构建混合模型,实现太阳辐射多步预测,证明其具有较好的预测性能 和 ()将 和时延神经网络结合起来的混合模型获得更好的预测效果 和 ()等结合了 和非线性自回归模型构建的混合模型,证明混合模型是预测类似问题的一种很好的方法现有研究结果缺少在太阳能资源丰富的西藏地区开展基于时间序列分析、
11、随机森林和 等方法的太阳辐照度短期预测的对比研究因此,本研究首先利用西藏羊八井地区的太阳总辐照度地基实测数 据 分 析 当 地 太 阳 辐 射 特 征;然 后 分 别 基 于 、对辐射时间序列进行建模预测,对模型的预测性能做对比研究;最后探究小波变换(,)、组合模型(,)等方法和预测时间步长差异对模型预测效果的影响,为这三种模型在西藏地区进行太阳短波辐照度短期预测的适用性研究提供参考 观测站概况和数据处理方法 观测站概况西藏自治区当雄县羊八井镇(,)位于西藏拉萨西北 处,念青唐古拉山以南,地处平均海拔 的高原盆地,周围山脉居多,盆地内地形平坦,属高原季风半干旱气候,春秋短暂,夏季温暖湿润,冬季
12、寒冷漫长,全年天气晴朗,日照充足,年日照时间在 以上羊八井建有太阳能光伏电站,其装机总量()居西藏首位当地还建有多个国家野外科学观测站,长期开展科学研究工作中国科学院大气物理研究所羊八井全大气层观测台站建立于 年月,自 年开始观测部署的 (多波段多大气成分主被动综合探测)系统,采用主被动遥感相结合的方式,涵盖从紫外到红外、从太赫兹到毫米波的探测波段,探测对象包括大气温室气体、大气污染气体、大气温度、湿度和风场、气溶胶、卷云和非降水云等,可实现对全大气层(近地面至 )的高垂直分辨率()、高时间分辨率()、连续多要素的同时定量观测 数据及其处理方法本文对羊八井全大气层观测台站的四分量辐射计 探测的
13、光谱范围为 的太阳短波总辐射数据进行研究,采样间隔为 ,单位为选取 年月日至 年 月 日共计 天的数据,对去除 后的 个样本进行奇异点检测,考虑到云(张志刚等,)、地形(,)和非局热力学平衡等因素的影响所导致的该地区时常出现太阳辐照度超太阳常数现象,将阈值取为 ,剔除相关数据后再按照小时均值进行重采样,并去除晚上辐照度为零的样本,只保留白天 间的数据在本次实验过程中,参考了光伏发电站功率预测系统技术要求(国家能源局,),并按照约 的比例划分训练集、验证集和测试集,选择 年月日至 年月日的时序数据为训练数据集(天),年月日至 月 日的时序数据为验证数据集(天),用于超参数调节和模型性能评估(,)
14、,预测未来天(年 月 日至 年 月 日)的太阳短波辐照度本研究采用 ()用于代码的编写、编译,以提前若干时间步长的太阳短波辐照度时间序列历史数据作为模型的输入变量,根据不同模型的特点,通过敏感性实验确定模型的合理参数,实现模型的训练、预测和评价具体模型参数详见 节 研究方法 模型差分自回归滑动平均模型()是将非平稳时间序列转化为平稳时间序列后基于变量未来值与其自身的历史值、随机误差的历史值及现值的线性函数关系构建回归方程它由自回归()、差分()和移动平均()组成,分别对应三个参数:自回归阶数(狆)、差分次数(犱)、移动平均阶数(狇)其期吴凌霄等:西藏羊八井地区太阳短波辐照度特征及其短期预测模型
15、对比分析形式为犡犽犡犽 犡犽 狆犡犽狆犽犽 犽 狇犽狇,()犻(犻,狆)为回归系数;犻(犻,狇)为滑动平均系数;狆、狇为模型的阶次;犽为误差建模步骤如下(易丹辉和王燕,):()平稳性检验图检验:其原理是平稳时序应具有常数均值和方差,而非平稳序列的时序图会显示出趋势或者周期性羊八井地区 年、年太阳辐照度时序图见图,均显示出一定的季节性周期变化但图检验有较强的主观性,所以再使用统计检验方法图羊八井地区太阳短波辐照度时序图(单位:)()年;()年 (:)统计检验:即单位根检验,其基本原理为 分解原理,平稳时序的所有特征根都应在单位圆内这里 对 太 阳 短 波 辐 照 度 时 序 使 用 增 广 检
16、验(),即 检验,结果见表,检验统计值为 ,小于显著性水平下的临界值,犘值接近,拒绝存在一个单位根的原假设,该时序平稳表羊八井地区太阳短波辐照度时序犃 犇 犉检验结果犜 犪 犫 犾 犲犛 犲 狇 狌 犲 狀 狋 犻 犪 犾犃 犇 犉狋 犲 狊 狋 狉 犲 狊 狌 犾 狋 狊狅 犳 狊 狅 犾 犪 狉 狊 犺 狅 狉 狋 狑 犪 狏 犲犻 狉 狉 犪 犱 犻 犪 狀 犮 犲 犻 狀犢 犪 狀 犵 犫 犪 犼 犻 狀 犵犪 狉 犲 犪检验统计值犘值检验统计量临界值()检验统计量临界值()检验统计量临界值()平稳性处理:若序列没有经过平稳性检验,需对该序列采取对数变换、差分、移动平均等方法将其转化为
17、平稳序列()纯随机性检验即白噪声检验,由 定理,构造(和 )统计量对太阳短波辐照度原始时序进行检验结果见表,犘值均小于 ,拒绝时序为纯随机序列的原假设,该太阳短波辐照度时序为非白噪声序列表羊八井地区太阳短波辐照度原始时间序列、残差时间序列纯随机性检验结果犜 犪 犫 犾 犲犘 狌 狉 犲狉 犪 狀 犱 狅 犿 狀 犲 狊 狊 狋 犲 狊 狋 狉 犲 狊 狌 犾 狋 狊狅 犳狅 狉 犻 犵 犻 狀 犪 犾 狋 犻 犿 犲 狊 犲 狉 犻 犲 狊犪 狀 犱狉 犲 狊 犻 犱 狌 犪 犾 狋 犻 犿 犲 狊 犲 狉 犻 犲 狊 狅 犳 狊 狅 犾 犪 狉 狊 犺 狅 狉 狋 狑 犪 狏 犲 犻 狉 狉
18、 犪 犱 犻 犪 狀 犮 犲 犻 狀犢 犪 狀 犵 犫 犪 犼 犻 狀 犵 犪 狉 犲 犪延迟阶数原始序列纯随机性检验结果拟合模型残差序列纯随机性检验结果 检验统计量犘值 检验统计量犘值 ()模型识别即模型定阶过程,对其自相关阶数狆和偏相关阶数狇进行初步估计根据该太阳短波辐照度时序的自相关图与偏相关图所表现出的自相关系数与偏自相关系数都拖尾的特征,确定使用 模型,即 (,)、(,)、(,)、(,)()参数估计对该时序的数值采用最小二乘法,对 模型中未知参数的值进行估计,得到该模型的口径,如 (,)为地 球 物 理 学 报()卷犡狋 犡狋 犡狋 犡狋 犡狋 犡狋 犡狋 犡狋 狋 狋 狋 狋 狋
19、狋 狋 狋 狋 狋 狋 ,()()模型检验参数的显著性检验:检验未知参数是否显著为零如 (,)的检验统计量的狆值均小于显著性水平(),拒绝原假设,表明该模型每一个参数均显著非零模型的显著性检验:即检验拟合模型的残差序列不含相关信息,同时需服从均值为零且方差为常数的正态分布先通过分位数图示法的图检验其残差序列是否服从正态分布;再观察残差序列的自相关图,如 (,)模型见图,大部分都在置信空间内,没有拖尾;最后进行()统计量检验,如 (,)的结果见表,取显著性水平为 ,滞后 阶所有的狆值都大于 ,拒绝其残差序列为白噪声时序的原假设,太阳短波辐照度时序拟合模型的残差序列没有显著相关性,属于高斯白噪声序
20、列,该拟合模型显著有效图太阳短波辐照度时序拟合模型残差序列自相关、偏自相关图()残差序列自相关图;()残差序列偏自相关图 ();()()模型优化对通过检验的拟合模型再通过比较其赤池信息量,贝叶斯信息量与汉南奎因信息量等信息准则函数进行模型优化,三个值均最小的 (,)为相对最优模型()模型预测基于 (,)模型对羊八井地区太阳短波辐照度时间序列建模预测,结果见 节通过比对,训练集的决定系数为 ,测试集的决定系数为 ,该模型没有过拟合 随机森林模型随机森林()是机器学习中的一种集成学习方法,每棵决策树都是一个基础学习器,整片森林对应着集成学习随机森林通过采取多样性增强策略来降低方差,一是通过重抽样自
21、举得到随机样本增加随机性扰动,二是通过从所有输入变量中随机选择若干输入变量构成随机子集实现分组变量的随机化(,)随机森林可用于时间序列预测具体步骤如下:()数据转换通过滑动窗口将太阳短波辐照度时序数据转换为适用于随机森林的监督学习数据使用历史时间步长犡狋,犡狋,犡狋,犡狋狀作为输入变量并使用未来时间步长犡狋作为输出变量,通过重构数据将其转换为具有指定数量的输入和输出变量的监督学习问题()参数调节时间序列的特点决定了不能使用如折交叉验证等随机化数据集的方法来调参,本实验设计了如下方法:第一,特征工程,确定前狀个时间步长作为输入变量即最大特征数将辐照度时序数据集拆分成训练集、验证集与测试集,然后分
22、别使用前、,狀个时间步长作为模型输入变量,使用模型默认参数在训练集中训练,在验证集中验证,得到最佳输入变量数第二,采用滚动原点预测方法调参首先重新将数据集拆分为训练集和测试集,通过在训练集上进行训练并预测测试集中的第一步来评估模型;其次将测试集中的第一步真实观察结果添加到训练集中;然后基于新的训练集(训 练 集 样 本 量 不 变)重 新 训 练 拟 合 模型,并预测测试集中的第二步;最后对整个测试集重复此过程通过连续更新预测原点和训练集,并根据每个原点生成预测,可以获取时间序列的多个预测误差(,),以确保模型的稳定性,实现交叉验证的功能,并结合网格搜索进行超参数调节,其参数见表通过集成学习、
23、特征选择、滚动原点预测等方法解决过拟合问题,经过比对,训练集的决期吴凌霄等:西藏羊八井地区太阳短波辐照度特征及其短期预测模型对比分析定系数为 ,测试集的决定系数为 ,该模型没有过拟合表随机森林模型参数犜 犪 犫 犾 犲犘 犪 狉 犪 犿 犲 狋 犲 狉 狊狅 犳 狉 犪 狀 犱 狅 犿犳 狅 狉 犲 狊 狋犿 狅 犱 犲 犾最大特征数弱学习器个数最大深度节点划分最小样本数叶子节点最小样本数 模型 模型通过使用 开源工具中的 ()进行函数的拟合(,)算法模型如下:狔(狋)犵(狋)狊(狋)犺(狋)(狋),()犵(狋)是趋势项,反映时序在非周期上的变化趋势,可分别基于分段线性函数和逻辑回归函数进行计
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