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《内蒙古大学》 2019年
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基于风速修正的风电功率短期预测研究

郭暘  
【摘要】:进入二十一世纪由于能源危机形势严峻、生态危机日益彰显,可持续发展、绿色发展正在成为时代发展的潮流。风能作为一种洁净的可再生能源因其储量大、易开发的特点受到世界各国的青睐,成为各国研究开发的热点。风能的主要利用方式是风力发电,但是风的波动性和间歇性导致风力发电机出力不稳定,大规模的风电并网对电网的稳定运行造成了不利的影响,因此对风电场进行风电功率预测有重要的意义。高精度的风电功率预测有助于电力系统制定合理的调度决策,保证电网安全稳定运行同时也有助于风电场合理安排设备检修,保证风力发电的经济效益。本文应用经验模态分解-差分自回归滑动平均模型(EMD-ARIMA)对风速误差进行修正,进而进行风电功率短期预测。首先应用EMD算法对风电场历史风速与历史数值天气预报(NWP)风速的预测误差序列进行分解,提取包含原序列不同频次信息的本征模函数;其次分别对每个分量序列建立ARIMA时间序列模型进行短期预测,将预测结果叠加后结合未来时段内的NWP数据得到修正后的风速值,最后根据风力发电机的功率特性曲线对风速修正后的风电功率进行预测。为验证本文采用方法的有效性,在对风电场采集的样本数据与NWP数据序列预处理后进行了算例分析。同时应用平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差等三个误差评价指标对文中建立的预测模型进行了评价。评价结果显示预测精度较好,验证了基于EMD-ARIMA风速修正的风电功率短期预测模型的有效性。将上述模型的预测结果与应用传统的ARIMA模型风速修正后的功率预测结果进行了对比分析,各项评价指标均证实基于EMD-ARIMA风速修正后的风电功率预测精度更高。文章的最后对本文中的工作进行了总结,提出了需进一步完善的内容并对风电功率预测的研究趋势进行了展望。
【学位授予单位】:内蒙古大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TM614

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