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《华南理工大学》 2011年
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基于多尺度分解的风电场风速预测研究

陈盼  
【摘要】:目前,如何将风电机组安全可靠地接入电网是亟待解决的难题,它在一定程度上已使我国风电产业的发展步伐受滞,大量已建成的风力发电机闲置,造成了巨大的资源浪费和经济负担。解决此问题的有效途径之一是提高风电功率的预测精度:首先,可通过预测为电网调度部门提供重要信息,协助其制定合理的日运行方式并及时调整调度计划,维持电网实时平衡,提高电力系统稳定性;其次,可协助制定系统检修计划,降低风电运营成本,提高风电场发电效率;再次,在电力市场环境下,可促进风电竞价上网,提高风电竞争力。 风电输出功率最关键的决定因素是风速,因此,风速预测是风电功率预测的基础和前提,关于风速变化基理及其预测方法的研究已在国内外迅速展开。过去的研究表明,由于风速具有较强的间歇性、随机性和波动性,传统方法很难取得准确的预测结果,而在预测前先用信号处理领域的一些方法对风速进行分解,则可显著提高预测精度。本文采用基于多尺度分解的方法对提前1-6小时,间隔为10min的风速预测进行研究,主要思路为:首先将原始风速看成一系列不同变化频率的子分量的相互耦合,用分解算法对其进行多尺度分解从而实现解耦,再用混沌理论中的C-C法进行相空间重构,建立各子序列的预测模型,并用支持向量回归算法分别对其进行训练和预测,各预测结果的叠加即是最终的预测风速。 本文提出了基于小波包以及基于数学形态学滤波器的多尺度风速分解算法,与现有的一些分解算法如小波分析、经验模态分解等进行比较分析。对两组具有不同特点的风速进行预测,以检验模型的有效性。与不进行风速序列分解的支持向量回归方法、持续法的对比实验证明,通过分解,风速预测精度显著提高,算法对不同数据的适应性也大大增强;在众多分解算法中,小波包分解的效果最好,即使在风速急剧变化的情况下亦能准确跟踪其变化,是值得进一步研究和发展的方向。
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TM614

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【参考文献】
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