基于风电场功率预测的数据价值研究

ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＤａｔａＶａｌｕｅＢａｓｅｄｏｎＷｉｎｄＦａｒｍ ＰｏｗｅｒＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎ
ＺＨＡＯ Ｙｕｅ１，ＸＵ Ｂｏｈａｎ２，ＷＡＮＧ Ｃｏｎｇ３，ＧＡＯ Ｆｅｎｇ１，ＳＯＮＧ Ｊｉｅ１
（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＰｅｋｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７１，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｔａｔｉｓｔｉｃｓ，ＣａｐｉｔａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ， Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００７０， Ｃｈｉｎａ；３．Ｇｕａｎｇｈｕａ ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔ， Ｐｅｋｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １００８７１，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｗｉｎｄｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ ｉｓａｃｃｏｍｐａｎｉｅｄｂｙｔｈｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆｍａｓｓｉｖｅｄａｔａ，ｗｈｉｃｈｉｓａｎｅｓｓｅｎ ｔｉａｌｓｃｅｎａｒｉｏｆｏｒｄａｔａａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｏｕｔｐｕｔｏｆｔｈｅｗｉｎｄｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ ｉｓａｆｆｅｃｔｅｄｂｙｆａｃｔｏｒｓｓｕｃｈａｓｗｅａｔｈｅｒａｎｄｆｌｕｃｔｕ ａｔｅｓｗｉｌｄｌｙ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｗｉｎｄｐｏｗｅｒｏｕｔｐｕｔｉｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｆｏｒｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ ｂａｌａｎｃｅａｎｄｅｃｏｎｏｍｉｃｄｉｓｐａｔｃｈ．Ｉｎ ｏｒｄｅｒｔｏｅｘｐｌｏｒｅｔｈｅｖａｌｕｅｏｆｄａｔａｉｎｗｉｎｄｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｓａｎｈｏｕｒｌｅｖｅｌｍｕｌｔｉｉｎｐｕｔｍｕｌｔｉｐｌｅｏｕｔｐｕｔ ｄａｙａｈｅａｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｄａｔａｏｆｗｉｎｄｆａｒｍｓ．Ｆｕｒｔｈｅｒ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｏｒｔｓｏｕｔｔｈｅｌｉｎｋｏｆ ｄａｔａｍｏｄｅｌｅｃｏｎｏｍｉｃｂｅｎｅｆｉｔｓ．ＩｔｃｏｍｂｉｎｅｓＳｈａｐｌｅｙｖａｌｕｅｉｎｇａｍｅｔｈｅｏｒｙｔｏｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｍｏｄｅｌ’ｓｖａｌｕｅｏｆｄａｔａｐｏｉｎｔｓ ａｎｄｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｅｘｐｌｏｒｅｓｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｈｉｇｈｖａｌｕｅｄａｔａｔｈｒｏｕｇｈｃａｓｅａｎａｌｙｓｉｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｓｃｒｅｅｎｉｎｇｈｉｇｈｖａｌｕｅｄａｔａｃａｎｒｅｄｕｃｅｃｏｓｔｓａｎｄｉｎｃｒｅａｓｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｗｉｎｄｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｓ．Ｏｎｔｈｉｓｂａｓｉｓ，ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄ ｉｎｇｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓａｒｅｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｆｏｒｍａｎａｇｉｎｇａｎｄｓｈａｒｉｎｇｄａｔａｉｎｗｉｎｄｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄａｔａｖａｌｕｅ；ｗｉｎｄｆａｒｍ ｐｏｗｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；Ｓｈａｐｌｅｙｖａｌｕｅ；ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｄａｔａｇｏｖｅｒｎａｎｃｅ
收 稿 日 期 ：２０２２１２１５ 基金项目：国家自然科学基金重点资助项目（７２１３１００１）；国 家 自 然 科 学 基 金 青 年 资 助 项 目 （７２１０１００７）；国 家 自 然 科 学 基 金 资 助 项 目 （１２２７１０１２） 通讯作者简介：宋洁，北京大学工学院教授，博士生导 师，长 江 学 者 特 聘 教 授，研 究 方 向：运 筹 优 化，数 据 价 值。 Ｅｍａｉｌ： ｓｏｎｇｊｉｅ＠ｃｏｅ．ｐｋｕ．ｅｄｕ．ｃｎ。
电 力 系 统 数 据 量 庞 大 ，是 数 据 分 析 与 应 用 的 重 要场景。风电相关数据常以时间序列的形式存在， 通 常 将 风 速 或 风 电 的 历 史 数 据 与 地 理 位 置 、气 象 数 据、机组参数 整 合 分 析。在 风 能 资 源 评 估 场 景 中， 有 研 究 基 于 不 同 时 刻 风 速 数 据 ，通 过 数 值 模 拟 降 低 保真度较低数据 带 来 的 影 响 ［２，３］，分 析 南 海 风 能 资 源 时 空 分 布 特 征 。 在 机 组 参 数 优 化 场 景 中 ，研 究 通 过影响因 子 法 筛 选 对 参 数 影 响 较 大 的 模 态 ［４］，确 定参数 优 选 范 围。 在 风 电 预 测 场 景 中，研 究 使 用 Ｋｍｅａｎｓ、ＤＢＳＣＡＮ等聚类方法检测 异常 值、清 洗数
为研究风电系统中数据价值，利用 数据 实现更 精准的分 析，本 文 以 风 电 功 率 预 测 这 一 场 景 为 例。 考虑 到电力 的 实 时 供 需 平 衡 和 避 免 浪 费 等 要 求，预 判能源的供应成为了必不可少的环 节，准确 预测风 电功率能够保证电网各个方面安全平 稳的 运行，改 善风电企业的经济效益。由于风电系统 受风速、地 形、气压、风机运行状况等诸多不确 定因 素的 影响， 风电功率通常呈现非平稳性和随机性 。 ［６］ 现有的时 间 序 列 、机 器 学 习 ，深 度 学 习 方 法 还 无 法 实 现 对 风 力 发电预测的精准预测。例如，Ｎｆａｏｕｉ等 利 ［７］ 用ＡＲＭＡ 对实 际 风 电 场 出 力 预 测 的 平 均 误 差 为 ２１．５％。 丁志勇等［８］通过聚类和 ＳＶＭ 模型进行预测，预测精 度为 ８３．９６％。Ｚａｎｇ等 利 ［９］ 用遗传算法优化长短期 记忆网络（ＬＳＴＭ）参数，准确率最高为 ８７％。
Ｖｏｌ．４２，Ｎｏ．２
工程管理科技前沿 ＦｒｏｎｔｉｅｒｓｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＭａｎａｇｅｍｅｎｔ
２０２３年第 ２期
ห้องสมุดไป่ตู้
基于风电场功率预测的数据价值研究
赵 越１， 徐博涵２， 王 聪３， 高 锋１， 宋 洁１
（１．北京大学 工学院，北京 １００８７１；２．首都经济贸易大学 统计学 院，北 京 １０００７０；３．北 京 大 学 光 华 管 理 学 院， 北京 １００８７１）
１ 引 言
在 国 际 上 对 节 能 减 排 日 益 重 视 的 形 势 下 ，风 力 发电作为一种新 能 源 发 电 技 术，因 其 资 源 丰 富、污 染小等特点备受 瞩 目 。 ［１］ 为 了 促 进 风 电 产 业 持 续 健康发展，国家能源 局 于 ２０１６年 １１月 印 发 了 《风 电发展“十三 五 ”规 划 》，在 规 划 中 提 到，随 着 世 界 各 国 对 能 源 安 全 问 题 日 益 重 视 ，加 快 发 展 风 电 已 成 为 国 际 社 会 推 动 能 源 转 型 发 展 、应 对 全 球 气 候 变 化 的普遍共识和一致行动。
收 入 视 角 是 数 据 价 值 评 估 的 重 要 思 路 ：即 加 总 全部收益中数据资产贡献的现金流。由于从实际 场 景 中 拆 分 数 据 的 回 报 较 为 困 难 ，众 多 学 者 选 择 从 数 据 挖 掘 角 度，拆 分 数 据 的 作 用。例 如，在 供 应 链 场景下，评 估 有 无 数 据 对 报 童 模 型 优 化 结 果 的 影 响，量化数 据 的 贡 献 ；在 ［１８，１９］ 医 疗 场 景 中，利 用 贝 叶 斯 框 架 计 算 数 据 为 决 策 目 标 减 少 的 不 确 定 性 ，如 完 全 信 息 价 值 （ｅｘｐｅｃｔｅｄｖａｌｕｅｗｉｔｈｐｅｒｆｅｃｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，
ＥＶＰＰＩ）等指标，据此平衡数据获 取的 成本 与 收 益 辅 助决策 。 ［２０，２１］ 能 源 系 统 数 据 资 源 丰 富，获 取 成 本 低 ，更 重 要 的 是 探 索 系 统 内 哪 些 数 据 在 任 务 中 更 加 重要。沙普 利 值 （Ｓｈａｐｌｅｙｖａｌｕｅ）是 由 诺 贝 尔 经 济 学奖得主劳 埃 德 · 沙 普 利 提 ［２２］ 出，是 合 作 博 弈 论 中 经 典 的 收 益 分 配 方 法 ，其 满 足 了 现 实 收 益 分 配 场 景 中 一 系 列 公 平 性 原 则 ，被 用 于 评 估 平 台 为 多 个 利 益相关者分配数据价值 的 应 用 。 ［２３］ 有 些 学 者 指 出 在 机 器 学 习 模 型 中 ，沙 普 利 值 的 计 算 需 要 指 数 级 别 的时间 。 ［２４］ 为 了 应 对 计 算 复 杂 度 过 大 的 挑 战，一 些学者提出了近似计算沙普利值的算法，例如 ｋ近 邻近似 沙 普 利 值、蒙 特 卡 洛 近 似 沙 普 利 值 。 ［２５，２６］ 在 机 器 学 习 的 基 础 上 ，一 些 学 者 提 出 使 用 强 化 学 习 （ＤＶＲＬ）进行数据评估，使 用数 据值 估计 器（ＤＶＥ） 计 算 数 据 点 在 模 型 训 练 中 使 用 的 可 能 性 ，与 预 测 器 模型一起 自 适 应 地 学 习 数 据 值 。 ［２７］ 然 而，数 据 价 值 研 究 多 基 于 理 论 与 算 法 设 计 ，与 实 际 场 景 结 合 较 少 ，在 风 电 预 测 领 域 尚 缺 乏 与 数 据 实 际 价 值 结 合 的 有效预测方法。
摘 要：风电系统的运行伴随着海量数据的生成，是数据应用的重要场景。风电系统的输出受 天 气 等 因 素 影 响， 波动较大，因此风电输出的预测对于电力系统平衡、经济调度意义重大。为了探索风电系统中 的 数 据 价 值，本 文 基于风电场的发电功率数据建立了小时级的多输入—多输出日前预测模型。进一步，本 文 对 数 据—模 型—经 济 收益的链路进行梳理，结合合作博弈中的沙普利值思 想，对 模 型 中 的 数 据 点 和 特 征 进 行 价 值 评 估。 本 文 通 过 算 例分析探索高价值数据的特点，结果表明筛选高价值数 据 能 够 实 现 风 电 系 统 降 本 增 效，在 此 基 础 上 为 风 电 系 统 中数据的管理与共享提出了相应的建议。 关 键 词 ：数 据 价 值 ；风 电 场 功 率 预 测 ；沙 普 利 值 ；神 经 网 络 ；数 据 治 理 中图分类号：Ｃ９３１ 文献标识码：Ａ 文章编号：２０９７０１４５（２０２３）０２００３４０９ ｄｏｉ：１０．１１８４７／ｆｊ．４２．２．３４
电 力 系 统 数 据 资 源 极 为 丰 富 ，蕴 含 着 巨 大 的 商 业价值和 支 持 科 学 决 策 的 信 息 ，对 ［１０，１１］ 数 据 价 值 的评估也尤为重要。数据交易与数据资产流通机 制 的 建 立 ，为 综 合 利 用 多 方 数 据 进 行 更 为 细 粒 度 的 预测提供 了 便 捷 条 件 。 ［１２］ 然 而，数 据 较 于 传 统 要 素具有非排他、非 竞 争 等 特 性，导 致 目 前 数 据 价 值 评估尚没有形成统一范 式 。 ［１３］ 目 前 经 济 学 中 的 数 据价 值 评 估 方 法 主 要 有 成 本 法、市 场 法、收 入 法 。 ［１４］ 成本法通常 低 估 数 据 价 值 ［１５］；而 数 据 市 场 建 设 尚 不 完 善 为 市 场 法 评 估 带 来 了 困 难 ，一 些 学 者 通 过 设 计 数 据 交 易 市 场 框 架 ，探 索 数 据 市 场 中 的 均 衡价格对 数 据 定 价 ，这 ［１６，１７］ 一 类 方 法 多 会 忽 视 数 据本身的信息属性。
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赵 越，等：基于风电场功率预测的数据价值研究
据 。 ［５］ 上述研 究 都 剔 除 了 数 据 离 群 值，减 少 异 常 值对模 型 效 果 的 影 响，得 到 了 显 著 成 效。 由 此 看 来，数据质量（价值）的 提 升 是 在 应 用 中 所 需 要 的， 针对数据价值的研究对模型效果的提升有着重要 意义。但上述工作没有把数据价值估算作为一种 常态化机制，未从 数 据 点 的 贡 献 角 度 审 视 数 据，存 在遗漏重要数据点的可能性。并且海量数据中存 在大量数据质量 较 低 的 部 分，评 估 数 据 价 值，根 据 数据重要程度高效选取数据有助于提高计算效率 与预测精度。