隨著能源短缺和環(huán)境污染問題日趨嚴(yán)重,新能源技術(shù)獲得了越來越多的關(guān)注。其中,風(fēng)力發(fā)電由于其特有的優(yōu)勢和特點,正處于高速發(fā)展階段。然而,由于風(fēng)電具有極強的間歇性、波動性和不確定性,給電網(wǎng)調(diào)度帶來了極大的難度,嚴(yán)重影響了電網(wǎng)運行的安全和穩(wěn)定。風(fēng)電功率短期預(yù)測是針對此問題的一個有效解決方法。本文基于當(dāng)前風(fēng)電功率短期預(yù)測的研究現(xiàn)狀,結(jié)合了我國東南沿海某風(fēng)電場A的實際歷史數(shù)據(jù),針對短期風(fēng)電功率的點預(yù)測和區(qū)間預(yù)測進(jìn)行了研究,給出了多種方法用于提高預(yù)測精度。本文主要的研究內(nèi)容有以下幾點:（1）給出了基于局部離群因子（Local Outlier Factor,LOF）的異常數(shù)據(jù)識別和加權(quán)K近鄰（K nearest neighbor,KNN）的異常數(shù)據(jù)修正相結(jié)合的算法,用此方法處理過后的數(shù)據(jù)有助于提升模型的預(yù)測精度,為后續(xù)研究打下基礎(chǔ)。（2）通過實驗對比了去噪自編碼器（Denoising Auto-encoder,DAE）和堆疊去噪自編碼器（Stacked Denoising Auto-encoder,SDAE）相較于傳統(tǒng)特征提取方法主成分分析（Principal components analysis,... 

【文章來源】：華僑大學(xué)福建省

【文章頁數(shù)】：89 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

()距離示意圖

風(fēng)電場A的實測功率數(shù)據(jù)分布圖

風(fēng)電場風(fēng)速-功率散點圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場發(fā)電功率超短期預(yù)測[J]. 朱喬木,李弘毅,王子琪,陳金富,王博.  電網(wǎng)技術(shù). 2017(12)
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[3]基于功率曲線的風(fēng)電機組數(shù)據(jù)清洗算法[J]. 婁建樓,胥佳,陸恒,曲朝陽,李韶武,劉瑞華.  電力系統(tǒng)自動化. 2016(10)
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[5]一種變權(quán)重風(fēng)電功率最優(yōu)組合預(yù)測模型[J]. 馬斌,張麗艷,郭成.  電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2016(05)
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[10]深度學(xué)習(xí)中的自編碼器的表達(dá)能力研究[J]. 王雅思,姚鴻勛,孫曉帥,許鵬飛,趙思成.  計算機科學(xué). 2015(09)

碩士論文
[1]基于小波變換和深度信念網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場短期風(fēng)速預(yù)測方法[D]. 李剛強.深圳大學(xué) 2017
[2]風(fēng)電場短期風(fēng)速預(yù)測技術(shù)方法研究[D]. 周介圭.天津大學(xué) 2012



本文編號：3018110