本文關(guān)鍵詞：基于灰度聯(lián)合算法的風(fēng)電功率預(yù)測研究

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【摘要】：風(fēng)力發(fā)電的不確定性和波動性給風(fēng)電上網(wǎng)、與傳統(tǒng)發(fā)電競爭帶來了很大困難,風(fēng)能的存儲與風(fēng)力發(fā)電的預(yù)測是兩種有效的解決方案。因為其發(fā)電主要取決于風(fēng)的因素,風(fēng)的大小,方向等,風(fēng)電功率可以通過對風(fēng)力進行公式推算得出,因此,本文主要采取間接預(yù)測法,通過預(yù)測風(fēng)力大小來預(yù)測風(fēng)電場功率輸出情況。風(fēng)力發(fā)電預(yù)測目前主要依靠氣象數(shù)據(jù),本文提出了基于時間序列的歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)的超短期預(yù)測方法,將我國某風(fēng)力發(fā)電場作為研究對象,綜合運用遺傳算法、最小二乘支持向量機、灰色算法等多種算法,進行了基于歷史數(shù)據(jù)的風(fēng)力發(fā)電超短期功率預(yù)測,建立了遺傳算法-最小二乘支持向量機模型(Genetic Algorithm-Least Squares Support Vector Machine,GA-LSSVM)和灰度算法-最小二乘支持向量機模型(Grey Model and Least Squares Support Vector Machine,GM-LSSVM)分別進行預(yù)測,這個過程得到了比較好的結(jié)果,分別比傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法提高了5%~8%。本文中,根據(jù)風(fēng)電場出力不確定性高和波動性大的特點,將超短期風(fēng)力預(yù)測看做是一個信息量不明確的灰度系統(tǒng),運用灰度算法對其進行優(yōu)化預(yù)測,結(jié)果與測試信號進行相減,得到殘差,再對殘差進行LSSVM預(yù)測,結(jié)果與GM預(yù)測結(jié)果相加,最后再輸出預(yù)測結(jié)果。從而發(fā)明了GM-LSSVM組合算法。仿真結(jié)果表明,該方法與RBFNN和GA-LSSVM相比,精度得到提高。為了克服單一算法在不同風(fēng)場,不同氣候條件下適應(yīng)性的問題,實現(xiàn)風(fēng)電功率高效、平穩(wěn)、準(zhǔn)確的預(yù)測,充分發(fā)揮GA-LSSVM和GM-LSSVM的在風(fēng)電場出力預(yù)測中的優(yōu)勢,提出了運用灰色關(guān)聯(lián)度結(jié)合以上兩種算法的組合算法。其MAPE較GA-LSSVM和GM-LSSVM降低了0.45%、0.2%左右。根據(jù)實驗結(jié)果可以得到結(jié)論,灰度關(guān)聯(lián)度聯(lián)合算法可以有效的提高整體算法的適應(yīng)度,并且精度有所提高,所以該方法可有有效的解決風(fēng)電場出力預(yù)測算法的魯棒性問題,提高電網(wǎng)運行的穩(wěn)定性。研究結(jié)果表明灰度關(guān)聯(lián)度聯(lián)合算法,應(yīng)用于風(fēng)電場出力預(yù)測是可行的。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(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：1304143