实用指南：基于贝叶斯优化神经网络的光伏功率预测综述
基于贝叶斯优化神经网络的光伏功率预测综述
一、贝叶斯优化的基本原理与核心组件
贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）是一种基于概率模型的全局优化方法，特殊适用于高成本评估的黑盒函数优化问题。其核心由代理模型和采集函数构成：
- 代理模型：借助高斯过程（Gaussian Process, GP）或TPE（Tree-structured Parzen Estimator）对目标函数进行概率建模。GP通过核函数定义潜在函数的分布，能够量化预测的不确定性。
- 采集函数：指导搜索方向，平衡探索（未知区域）与利用（已知最优区域）。常用函数包括期望提升（EI）、置信上界（UCB）和概率提升（PI）。
贝叶斯优化的优势在于样本效率高，尤其适合神经网络的超参数调优（如学习率、层数、正则化参数）。
二、光伏功率预测的神经网络架构及挑战
光伏功率预测需处理时空特征和气象因素的复杂影响。常用模型包括：
- 混合深度学习模型：
- CNN-BiLSTM：卷积神经网络（CNN）提取空间特征（如云图、辐照度分布），双向LSTM捕捉时序依赖性。
- 注意力机制增强模型：如CNN-SENet-BiLSTM，通过通道注意力（SENet）动态加权关键特征，提升模型判别能力。
- 分解与融合策略：采用变分模态分解（VMD）将非平稳功率序列分解为平稳子模态，降低噪声干扰。
挑战包括：
- 数据特性：光伏功率具有强波动性、昼夜/季节周期性，且受云层、温度、湿度等多因素影响。
- 模型复杂度：单一模型易陷入过拟合或训练效率低下，需结合分解、特征筛选（如皮尔逊相关系数、互信息法）。
三、贝叶斯优化与神经网络的结合方法
- 超参数自动调优：
- 目标函数定义：以验证集误差（如RMSE、MAE）为优化目标，依据贝叶斯优化搜索最优网络结构、学习率、批量大小等。
- 并行化加速：使用Ax、BOTorch等工具建立多核并行实验，降低调优时间。
- 模型集成与不确定性量化：
- 贝叶斯神经网络：通过变分推断量化预测不确定性，输出置信区间（如GRU-贝叶斯模型）。
- 多模型融合：结合贝叶斯优化的CNN-LSTM与XGBoost，提升鲁棒性。
- 贝叶斯神经网络：通过变分推断量化预测不确定性，输出置信区间（如GRU-贝叶斯模型）。
典型案例：
- VMD-BiLSTM-AM-CS模型：经过贝叶斯优化布谷鸟算法（CS）调整BiLSTM参数，减少局部最优风险。
- Bayes-CNN路面光伏预测：优化CNN的批大小和学习率，预测最大功率点电压的误差降低20%以上。
四、关键影响因素与数据预处理
- 输入特征筛选：
- 气象因素：全球水平辐照度（GHI）、温度、风速对功率呈正相关；湿度、降水呈负相关。
- 电气参数：电流、电压等实时监测数据通过互信息法筛选。
- 数据预处理：
- 分解去噪：VMD或小波分解处理非平稳序列。
- 相似日聚类：按天气类型（晴天、多云、雨天）划分数据集，提升模型针对性。
五、实际应用与性能评估
- 实验验证：
- 数据集：中国西北地区分布式光伏电站、NREL太阳能数据库等。
- 评价指标：均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）。
- 性能对比：
- CNN-SENet-BiLSTM：相比传统LSTM，RMSE降低15%-30%。
- 贝叶斯优化LSTM-Attention模型：晴天预测误差低于8.34%，多云天气误差显著改善。
六、挑战与未来方向
- 当前局限：
- 高维优化：GP的计算复杂度随维度立方增长，需引入深度神经网络代理模型（如NASBOT）提升可扩展性。
- 数据异构性：分布式光伏站点数据分布差异大，需结合联邦学习框架。
- 未来趋势：
- 迁移学习：跨站点知识迁移减少数据需求。
- 多目标优化：同时优化预测精度、计算成本和模型复杂度。
七、结论
贝叶斯优化通过智能平衡探索与利用，显著提升了神经网络在光伏功率预测中的性能，尤其在超参数自动调优和不确定性量化方面表现突出。未来研究需进一步解决高维计算效率、多源内容融合等问题，推动光伏预测技术向更高精度和实用性发展。
