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《南京信息工程大学》 2015年
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短期风电功率预测方法研究

刘波  
【摘要】:随着传统能源的枯竭、人类生存环境的恶化以及环保意识的日益提高,世界各国纷纷将目光聚集在可再生能源的利用上。在诸多的可再生能源中,风能具有储量大、清洁、可再生、分布广等诸多优势,使得风力发电容量急剧增长,尤其是我国,目前已成为世界上风电装机总量最大的国家。然而风力发电具有随机性和波动性等特点,大规模风电并网必然会对电力系统的安全运行及电能质量带来严峻的挑战。因此,为了大规模发展风电,保证安全经济的电力系统运行,合理安排系统调度,必须研究风电功率预测技术。为了有效地对风电场风电功率进行预测,本文对风电功率预测技术进行了深入的研究,主要工作如下:建立了基于小波分析和最小二乘支持向量机理论(WT-LSSVM)的超短期风电功率预测模型,实现对风电场未来4小时的风电功率预测。引入小波分析技术,建模时,将用于支持向量机训练的历史风电功率序列进行小波分解,分别建立各个分量的支持向量机预测模型:预测时,先将模型的输入进行小波分解,再通过各个分量的预测模型得出预测结果,将各个分量的预测结果相加得出最终的超短期预测结果。基于神经网络建立了风电场短期风电功率预测模型,实现对风电场未来24小时的风电功率预测。对比分析了BP神经网络和径向基神经网络在短期风电功率预测中的效果,并针对传统神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺陷,以及在对网络进行训练时,不同的初始权值和阈值所得的网络差异很大,最基本的算法很难实现等问题,本文利用粒子群算法(PSO)对神经网络的权值和阈值进行优化。实验证明,优化后的网络具有更好的预测效果。针对风电场风电功率预测模型的在线更新问题,引入了在线序列极限学习机模型(OS-ELM),实现了训练数据的批量加入,既克服了传统单隐层前馈神经网络的缺陷,也解决了风电功率预测模型的在线更新问题。对模型的预测结果进行统计修正。首先,将数值天气预报(NWP)的预测风速数据通过在线序列极限学习机模型进行修正,减小风电功率预测模型前端风速数据的误差;其次,将短期风电功率模型的预测结果进行二次修正,将风电功率置信区间之外的预测值用风功率曲线值代替,有效提高了预测精度。
【学位授予单位】:南京信息工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM614

【参考文献】
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