發(fā)布時間：2018-07-10 06:36

  本文選題：統(tǒng)計方法 + 功率預(yù)測��； 參考：《華北電力大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：隨著風(fēng)力發(fā)電發(fā)展越來越快,在電網(wǎng)中比重也越來越大,但風(fēng)電的間歇性、隨機(jī)性等特點使得其對電力系統(tǒng)的安全、運(yùn)行和調(diào)度有很大的挑戰(zhàn)。我國具有豐富的風(fēng)能資源,風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有良好的資源基礎(chǔ),不僅是年平均風(fēng)速高,風(fēng)功率密度大,風(fēng)能開發(fā)利用還有很大的發(fā)展空間。此外,很長一段時間的單一的能源結(jié)構(gòu),新能源和傳統(tǒng)能源發(fā)展滯后和環(huán)境污染等問題,已經(jīng)嚴(yán)重阻礙了經(jīng)濟(jì)和社會的可持續(xù)發(fā)展。提高風(fēng)電場功率預(yù)測是解決這些問題的有效途徑之一。本文通過對風(fēng)電場功率特性進(jìn)行深入研究,完成了以下幾個方面的工作:第一,研究了天氣條件對風(fēng)電場功率預(yù)測產(chǎn)生的影響,提出了四種建立風(fēng)電場功率預(yù)測模型的方法,其中非線性方法最為理想。第二,介紹了多種風(fēng)電功率預(yù)測技術(shù)方法,并且著重研究了統(tǒng)計方法中的支持向量機(jī)算法和人工神經(jīng)方法。第三,設(shè)計了基于統(tǒng)計方法的風(fēng)電場功率預(yù)測系統(tǒng),其中詳細(xì)的介紹了預(yù)測系統(tǒng)的模塊設(shè)計,結(jié)合支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)預(yù)測風(fēng)電功率,最后對模型和預(yù)測效果進(jìn)行分析。本文以風(fēng)電場輸出功率預(yù)測為研究對象,提出了基于統(tǒng)計方法的風(fēng)電場功率預(yù)測方法,通過進(jìn)行試驗數(shù)據(jù)分析,取得了較為顯著的效果。
[Abstract]:With the rapid development of wind power generation, the proportion of wind power in the power network is increasing. However, the intermittent and stochastic characteristics of wind power make it a great challenge to the security, operation and dispatch of power system. China is rich in wind energy resources, and the development of wind power industry has a good resource base, not only the annual average wind speed is high, wind power density is large, wind energy development and utilization also have a lot of room for development. In addition, for a long time, the single energy structure, the lagging development of new and traditional energy sources and environmental pollution have seriously hindered the sustainable development of economy and society. Improving wind farm power prediction is one of the effective ways to solve these problems. In this paper, the power characteristics of wind farm are studied in depth, and the following work is accomplished: first, the influence of weather conditions on wind farm power prediction is studied, and four methods to establish wind farm power prediction model are proposed. The nonlinear method is the most ideal. Secondly, several methods of wind power prediction are introduced, and support vector machine (SVM) and artificial neural method (Ann) are studied. Thirdly, a wind farm power forecasting system based on statistical method is designed, in which the module design of the forecasting system is introduced in detail, combining the support Vector Machine (SVM) algorithm and the neural network (NN) to predict the wind power. Finally, the model and prediction results are analyzed. This paper takes wind farm output power prediction as the research object, and puts forward a wind farm power prediction method based on statistical method. Through the analysis of test data, remarkable results have been obtained.
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM614

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本文編號：2112456