在全球經濟發(fā)展的同時,人類也越來越依賴于能源�；茉聪牧烤薮�,面臨枯竭。為了緩解化石能源枯竭造成的能源壓力以及解決使用化石能源造成的環(huán)境污染,人類開始更多地使用綠色能源。風能是綠色可再生能源,其被廣泛的應用于風力發(fā)電。然而,風能具有隨機性和間歇性的特點,這導致了風力發(fā)電輸出功率的不穩(wěn)定。而風力發(fā)電輸出功率的不穩(wěn)定會對風電并網(wǎng)后的電能質量造成影響。因此,加強對風電場的控制具有重要意義。風力發(fā)電場的等效建模是風電場控制的基礎。風力發(fā)電功率曲線建模是風力發(fā)電場等效建模的重要組成部分。風力發(fā)電功率曲線可以作為風力發(fā)電機組選址、風力發(fā)電機設計、風力發(fā)電機組性能考核、風力發(fā)電機組發(fā)電能力評估、風力發(fā)電機組損失電量的重要參考。本文提出使用非線性四參數(shù)Logistic函數(shù)模型來對風力發(fā)電功率曲線進行建模。首先使用譜聚類算法對樣本數(shù)據(jù)進行了預處理,識別和剔除了樣本數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)點,并使用了Weiszfeld算法提取了預處理后樣本數(shù)據(jù)的特征點即中位中心點作為風力發(fā)電功率建模的輸入點。然后使用差分進化(DE)算法在四維空間中迭代搜索出了此風力發(fā)電功率曲線模型的最優(yōu)四維向量參數(shù)。最后使用建立的風力發(fā)電功率曲線模型進行了風力發(fā)電功率預測。為了驗證本文提出的風力發(fā)電功率建模方法的精確度,本文使用某風力發(fā)電場風力發(fā)電機組的實測數(shù)據(jù)來進行算例分析,并使用誤差評價指標對建立的風力發(fā)電功率曲線模型的精確度進行了分析評價。結果表明本文提出的風力發(fā)電功率曲線建模方法可行性高,具有較高的精度。
【學位單位】：內蒙古大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TM315
【部分圖文】：

圖 1.1 2007 年-2017 年全球新增風電裝機容量(MW)Fig 1.1 2007-2017 New installed wind power capacity worldwide (MW)

圖 1.2 2007 年-2017 年全球累計風電裝機容量(MW)Fig 1.2 2007-2017 Global cumulative wind power installed capacity(MW) 年全球風電裝機容量前十位國家及其所占份額如圖 1.3 所示。從圖中可以看

圖 1.3 2017 年全球風電裝機容量前十位國家及其所占份額(MW）Fig 1.3 Top 10 countries and their share of global wind power installed capacity in 2017 (M 1.4 所示為 2008 年-2017 年中國新增和累計風電裝機容量。從圖中可以看出新增風電裝機容量（不含港澳臺）達到 19960MW。2016 年為 23370MW，
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本文編號：2893078