71、智能记忆模型与OPC技术在短期预测和太阳能系统评估中的应用

最新推荐文章于 2025-11-21 11:20:47 发布

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分类专栏：智能系统前沿：从理论到应用文章标签：智能记忆模型概率有限自动机短期预测

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智能记忆模型与OPC技术在短期预测和太阳能系统评估中的应用

在当今的科技领域，短期预测和太阳能系统评估是两个备受关注的话题。本文将为大家介绍一种智能记忆模型用于短期预测的方法，以及如何结合机器学习模型和OPC技术来评估太阳能系统。

智能记忆模型用于短期预测

预测步骤与误差检验

在短期预测中，我们可以采用一种结合回归技术和概率有限自动机（PFA）的方法。具体步骤如下：
1. 确定预测区间 ：用 $Y_{T + 1}^ $ 表示 ${Y_{t}^{(g) }} {t \in S}$ 的中位数。$Y {T + 1}$ 的预测区间定义为包含 $Y_{T + 1}^ $ 的区间 $[d_{k}^{(g,0)}, d_{k + 1}^{(g,0)})$，其中 $d_{1}^{(g,0)} < \cdots < d_{I(g,0)}^{(g,0)}$ 是第一阶段第四步中用于离散化因变量的值。当然，根据想要最小化的误差函数类型，也可以使用 ${Y_{t}^{(g) }} {t \in S}$ 的均值或众数代替中位数。
2. 检验PFA准确性 ：在进行第二阶段之前，需要检查第一阶段构建的PFA的准确性。具体做法是对样本中所有观测值进行预测，即构建 $t = 1, \cdots, T$ 的 $Y {t}^ $，然后计算比例样本内均方预测误差（MSPE）：
$$MSPE = \frac{1}{T} \sum_{i = 1}^{T} \frac{(Y_{t}^ - Y_{t})^2}{Y_{t}^2}$$
如果该值大于预先设定的最大允许误差 $\varepsilon$，则需要在第四步的离散化过程中使用不同的值重新进行第一阶段。这个迭代过程会一直持续，直到满足 $MSPE \leq \varepsilon$，或者所有可能的离散化过程都已执行，此时最终采用的离散化过程是产生较低MSPE的那个。

输入数据的选择

该预测过程需要确定各种输入数据，以下是所需输入数据及其选择建议：
1. 初始分组值 ：$c_1, \cdots, c_{G - 1}$ 用于根据最显著变量确定 $G$ 个初始组。应在考察 $X_{1,t}$ 和 $Y_{t}$ 在不同区间的关系后确定这些值。
2. 显著性判定值 ：$M_1, \cdots, M_{G}$ 用于确定每个 $G$ 回归中变量是否显著。原则上，可将它们都固定为1.96，即使用0.05的显著性水平来判断变量是否显著。但该值可与样本大小相关，以避免过度拟合，从而影响预测能力。
3. 变量离散化值 ：$d_{1}^{(g,j)}, \cdots, d_{I(g,j)}^{(g,j)}$ 描述了第 $g$ 组中第 $j$ 个解释变量的离散化。选择连续变量离散化阈值的问题在类似情境中已被广泛研究，因为许多监督机器学习算法仅限于处理离散数据。
4. 最大允许误差 ：预测模型的最大允许误差 $\varepsilon$ 应取决于样本大小和数据集类型，难以提出一种适用于所有情况的选择方法。
5. PFA构建参数 ：根据相关程序，构建PFA的参数包括概率阈值和PFA的阶（长度或记忆）。前者用于决定何时向PFA添加节点，取决于每个节点的最小观测数，应根据观测数确定，以避免过拟合问题。

实际案例分析

该模型已用于预测气候参数——晴空指数 $k_{h}$ 的每小时序列的下一个值。晴空指数对于评估使用太阳辐射作为能源的系统（如热系统和光伏系统）的性能非常有用。其计算方法为：
$$k_{h} = \frac{G_{h}}{G_{0,h}}$$
其中 $G_{0,h}$ 是每小时的地球外太阳辐射，用于消除每小时全球辐射序列的年度趋势。

在实际应用中，我们使用了每天6个小时（9点至15点）的晴空指数值，因为夜间和一天的早晚时段 $k_{h}$ 值为零或非常低。同时，我们根据 $t - 1$ 期的序列值将时间序列的不同子序列进行分组，使用了9个区间：$[(j - 1)/10, j/10]$（$j = 1, \cdots, 8$）和 $[0.8, 1.0]$。

为了检验该方法的准确性，我们将所有可用观测值随机分为训练集（90%）和测试集（10%）。在应用过程中，对每个连续变量考虑了四种不同的离散化过程。

以下是动态回归（显著性水平 = 0.05）在训练集各分组的结果：
| 自变量 | 所有 | 0 - 0.1 | 0.1 - 0.2 | 0.2 - 0.3 | 0.3 - 0.4 | 0.4 - 0.5 | 0.5 - 0.6 | 0.6 - 0.7 | 0.7 - 0.8 | 0.8 - 1 |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 截距 | 24.744 | 2.613 | 3.523 | -0.009 | 2.996 | 2.802 | 2.904 | 4.432 | 6.951 | 3.045 |
| $k_{h - 1,d}$ | 225.602 | 11.624 | 12.907 | 12.831 | 8.865 | 9.681 | 13.315 | 29.905 | 28.618 | 0.131 |
| $k_{h - 2,d}$ | 2.757 | 0.108 | 0.361 | 1.459 | 0.390 | -1.786 | -1.011 | -1.008 | 8.910 | 6.156 |
| $k_{h - 3,d}$ | 12.458 | 3.676 | 5.001 | 3.469 | 3.806 | 4.152 | 3.951 | 4.934 | 3.158 | 1.422 |
| $k_{h,d - 1}$ | 16.232 | -0.550 | 0.805 | 2.985 | 2.551 | 3.520 | 6.850 | 13.747 | 12.913 | 2.738 |
| $k_{h,d - 2}$ | 7.605 | 1.383 | -1.349 | 1.877 | 0.919 | 0.734 | 1.734 | 7.036 | 8.864 | 2.105 |
| $k_{h,d - 3}$ | 9.697 | 0.382 | 2.240 | 2.565 | 2.272 | 2.719 | 2.705 | 5.607 | 7.078 | 2.461 |
| $S_1$ | 0.062 | -0.733 | -0.947 | -0.138 | -0.023 | -0.143 | -1.161 | 3.104 | 3.860 | -1.794 |
| $S_2$ | 1.431 | -1.879 | 0.973 | -0.194 | 1.110 | -1.706 | -1.180 | 2.920 | 7.173 | -0.599 |
| $S_3$ | 5.362 | 1.180 | 1.459 | 1.663 | 0.754 | 0.149 | -0.505 | 5.270 | 8.435 | -0.062 |

各区间选择的显著变量如下：
| 区间 | 选择的变量 |
| — | — |
| 0 - 0.1 | $k_{h - 1,d}, k_{h - 3,d}$ |
| 0.1 - 0.2 | $k_{h - 1,d}, k_{h - 3,d}$ |
| 0.2 - 0.3 | $k_{h - 1,d}, k_{h - 3,d}, k_{h,d - 3}$ |
| 0.3 - 0.4 | $k_{h - 1,d}, k_{h - 3,d}, k_{h,d - 1}, k_{h,d - 3}$ |
| 0.4 - 0.5 | $k_{h - 1,d}, k_{h - 3,d}, k_{h,d - 1}, k_{h,d - 3}$ |
| 0.5 - 0.6 | $k_{h - 1,d}, k_{h,d - 1}, k_{h - 3,d}, k_{h,d - 3}$ |
| 0.6 - 0.7 | $k_{h - 1,d}, k_{h,d - 1}, k_{h,d - 2}, k_{h,d - 3}, S_3, k_{h - 3,d}, S_1, S_2$ |
| 0.7 - 0.8 | $k_{h - 1,d}, k_{h,d - 1}, k_{h - 2,d}, k_{h,d - 2}, S_3, S_2, k_{h,d - 3}, S_1, k_{h - 3,d}$ |
| 0.8 - 1 | $k_{h - 2,d}, k_{h,d - 1}, k_{h,d - 3}, k_{h,d - 2}$ |

最终，计算得到了样本内均方预测误差（训练集的MSPE）和样本外均方预测误差（测试集的MSPE），结果如下：
| 区间 | 训练集MSE（提出的模型） | 训练集MSE（动态回归） | 测试集MSE（提出的模型） | 测试集MSE（动态回归） |
| — | — | — | — | — |
| 0 - 0.1 | 0.336 | 2.836 | 0.364 | 2.402 |
| 0.1 - 0.2 | 0.386 | 1.048 | 0.305 | 0.887 |
| 0.1 - 0.2 | 0.388 | 1.048 | 0.357 | 0.887 |
| 0.2 - 0.3 | 0.298 | 0.588 | 0.395 | 0.465 |
| 0.3 - 0.4 | 0.32 | 0.587 | 0.368 | 0.456 |
| 0.4 - 0.5 | 0.43 | 0.684 | 0.297 | 0.301 |
| 0.5 - 0.6 | 0.198 | 0.218 | 0.187 | 0.196 |
| 0.6 - 0.7 | 0.068 | 0.081 | 0.045 | 0.048 |
| 0.7 - 0.8 | 0.042 | 0.045 | 0.03 | 0.03 |
| 0.8 - 1 | 0.034 | 0.092 | 0.069 | 0.076 |

这些结果表明，该短期预测程序在样本内和样本外的预测方面都比经典动态回归分析有显著改进。

结合机器学习模型和OPC技术评估太阳能系统

现有问题与解决方案

太阳能系统的监测和评估通常是分开进行的，特别是对于中小型工厂。评估使用的物理或统计模型难以集成到监测程序中，且这些模型没有考虑每个安装的特点，在整个工厂运营期间保持不变。然而，调整这些模型以考虑每个安装的实际性能和可能的运营变化非常重要，例如灰尘损失、阴影效应或布线损失等问题可能会对不同安装产生不同影响。

为了解决这些问题，本文提出了一个框架，允许将太阳能系统的监测和评估集成起来。该框架基于机器学习模型（如神经网络或概率有限自动机）进行评估，并使用OPC技术（OLE for Process Control）将监测程序与评估程序集成。OPC基于OLE/COM技术，支持分布式架构，可通过Microsoft的分布式组件对象模型（DCOM）技术访问远程OPC服务器。

系统建模框架

该框架具有不同的定义级别：测量、设备和系统。每个安装使用一组通用描述规则和XML语言进行建模，以描述系统的组成元素并实现不同对象分布模型之间的互操作。

以下是该框架的工作流程：

graph LR
    A[数据采集] --> B[数据处理]
    B --> C[机器学习模型评估]
    C --> D[OPC集成]
    D --> E[监测与评估结果输出]

通过这个框架，可以开发灵活、一致的规则和格式，使用XML处理工厂底层数据，从而实现太阳能系统的有效监测和评估。

综上所述，智能记忆模型在短期预测中展现出了良好的性能，而结合机器学习模型和OPC技术的框架则为太阳能系统的监测和评估提供了有效的解决方案。这些方法在实际应用中具有很大的潜力，有望为相关领域的发展带来积极的影响。

智能记忆模型与OPC技术在短期预测和太阳能系统评估中的应用

太阳能系统评估框架的具体实现

评估模型的选择与集成

在这个框架中，评估太阳能系统可以使用多种机器学习模型，如神经网络和概率有限自动机。选择合适的模型取决于具体的应用场景和数据特点。

神经网络 ：神经网络具有强大的非线性拟合能力，能够处理复杂的输入输出关系。在太阳能系统评估中，可以将影响太阳能发电的各种因素（如光照强度、温度、季节等）作为输入，将发电量或系统效率作为输出，训练神经网络模型。训练过程通常包括以下步骤：
1. 数据收集 ：收集历史的太阳能系统运行数据，包括各种输入变量和对应的输出变量。
2. 数据预处理 ：对收集到的数据进行清洗、归一化等处理，以提高模型的训练效果。
3. 模型构建 ：选择合适的神经网络结构，如多层感知机（MLP），确定网络的层数、神经元数量等参数。
4. 模型训练 ：使用预处理后的数据对神经网络进行训练，通过调整网络的权重和偏置，使模型的输出尽可能接近真实值。
5. 模型评估 ：使用测试数据对训练好的模型进行评估，计算评估指标（如均方误差、平均绝对误差等），评估模型的性能。
概率有限自动机 ：概率有限自动机可以用于处理具有序列特征的数据，在太阳能系统评估中，可以将时间序列数据（如每小时的光照强度、发电量等）作为输入，通过学习数据中的概率分布，对未来的系统状态进行预测。构建概率有限自动机的步骤如下：
1. 状态定义 ：根据太阳能系统的运行状态，定义自动机的状态。
2. 转移概率计算 ：根据历史数据，计算状态之间的转移概率。
3. 自动机构建 ：根据状态和转移概率，构建概率有限自动机。
4. 预测应用 ：使用构建好的自动机对未来的系统状态进行预测。

将选择好的评估模型集成到框架中，需要通过OPC技术实现数据的交互。OPC服务器负责收集太阳能系统的实时数据，并将数据传输给评估模型；评估模型对数据进行处理和分析，将评估结果返回给OPC服务器，OPC服务器再将结果发送给监测系统进行显示和处理。

监测与评估系统的开发实例

为了更好地说明该框架的应用，下面给出一个监测与评估系统的开发实例。

数据采集 ：使用传感器收集太阳能系统的各种运行数据，如光照强度、温度、电压、电流等。传感器将数据传输给数据采集设备，数据采集设备将数据转换为数字信号，并通过网络传输到OPC服务器。
数据处理 ：OPC服务器接收来自数据采集设备的数据，并对数据进行处理和存储。可以使用数据库管理系统（如MySQL、SQL Server等）存储数据，方便后续的查询和分析。
机器学习模型评估 ：从OPC服务器中获取数据，将数据输入到选择好的机器学习模型中进行评估。评估结果可以是系统的性能指标（如发电量、效率等），也可以是故障预警信息。
OPC集成 ：将评估结果通过OPC技术反馈给监测系统。监测系统可以实时显示太阳能系统的运行状态和评估结果，当系统出现异常时，及时发出警报。

总结与展望

方法优势总结

本文介绍的智能记忆模型用于短期预测和结合机器学习模型与OPC技术评估太阳能系统的方法具有以下优势：

短期预测方面 ：智能记忆模型结合了回归技术和概率有限自动机，能够根据不同区间的观测值特点，选择重要的信息进行预测，避免了传统动态回归模型对所有信息无差别使用的问题，从而在短期预测中取得了显著的改进，无论是样本内还是样本外的预测效果都更好。
太阳能系统评估方面 ：通过使用机器学习模型和OPC技术，解决了太阳能系统监测和评估分离的问题，能够根据每个安装的实际性能和运营变化进行调整，提高了评估的准确性和灵活性。同时，框架的分层设计和XML语言的使用，使得系统的建模和互操作更加方便。