本文關(guān)鍵詞：風(fēng)速預(yù)測中數(shù)椐和樣本的有效處理及其模型優(yōu)化研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著能源危機、環(huán)境污染等問題的加劇,風(fēng)能因清潔無污染、分布廣、可再生等特點,受到了廣泛關(guān)注。風(fēng)力發(fā)電作為利用風(fēng)能的最主要手段,得到了快速發(fā)展,風(fēng)電在電網(wǎng)中的比重也日益增加。然而,風(fēng)的隨機性和間歇性等特點使得產(chǎn)生的風(fēng)電功率存在不穩(wěn)定性,增加了風(fēng)電的不可控性,使得風(fēng)電在并網(wǎng)時給電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行造成嚴重威脅。因此,必須對風(fēng)電場風(fēng)速進行準確地預(yù)測,以此來提高風(fēng)電的可控性,保障電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。本文針對風(fēng)速預(yù)測建模中存在的問題,分別從風(fēng)電場測風(fēng)數(shù)據(jù)的預(yù)處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本優(yōu)選以及風(fēng)速預(yù)測模型的優(yōu)化等方面進行研究,以此來提高預(yù)測結(jié)果的可靠性。本文主要研究工作如下:(1)闡述了風(fēng)速預(yù)測的研究背景及意義,概述了風(fēng)速預(yù)測的分類、常用風(fēng)速預(yù)測方法的特點,給出了判斷風(fēng)速預(yù)測結(jié)果好壞的指標,總結(jié)了風(fēng)速預(yù)測建模中存在的問題。(2)以風(fēng)電場實際測風(fēng)數(shù)據(jù)為例,首先利用補充后的測風(fēng)數(shù)據(jù)檢驗標準進行測風(fēng)數(shù)據(jù)中壞數(shù)據(jù)的查找,并根據(jù)查找結(jié)果分析壞數(shù)據(jù)存在的不同情況;然后對不同情況的壞數(shù)據(jù),分別利用分段滑動均值填補法、支持向量回歸填補法、分段滑動均值填補法與支持向量回歸填補法相結(jié)合的方法進行處理。仿真結(jié)果表明,不同情況的壞數(shù)據(jù),本文處理方法均可獲得較好的結(jié)果。(3)針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本選取、隱含層結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題,分別提出基于模糊聚類與隨機抽取的方法優(yōu)選訓(xùn)練樣本,灰關(guān)聯(lián)-貢獻度刪減法優(yōu)化隱含層結(jié)構(gòu),并建立基于樣本優(yōu)選與結(jié)構(gòu)優(yōu)化的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測模型和基于樣本優(yōu)選與結(jié)構(gòu)優(yōu)化的GABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測模型。仿真結(jié)果表明,利用本文方法優(yōu)選的訓(xùn)練樣本進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,可以有效地提高風(fēng)速預(yù)測結(jié)果的準確性;利用灰關(guān)聯(lián)-貢獻度刪減法優(yōu)化隱含層結(jié)構(gòu),不僅可以精簡神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模,而且使風(fēng)速預(yù)測模型的預(yù)測性能得到明顯改善。(4)針對卡爾曼濾波算法在預(yù)測建模時存在的狀態(tài)方程和觀測方程難建立、觀測值如何選取等問題,本文在風(fēng)速預(yù)測建模時,引入一元時間序列和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。首先利用風(fēng)速序列建立一元時間序列模型,并將其轉(zhuǎn)換到狀態(tài)空間中得到狀態(tài)方程;然后利用風(fēng)速序列建立小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并將其風(fēng)速預(yù)測值、預(yù)測誤差分別作為觀測值和觀測誤差,得到觀測方程;最后利用卡爾曼濾波算法的遞推方程式對風(fēng)速進行預(yù)測。仿真結(jié)果表明,本文方法建立的基于卡爾曼濾波算法的風(fēng)速預(yù)測模型的預(yù)測性能得到有效地提高,風(fēng)速預(yù)測結(jié)果比較準確。
【關(guān)鍵詞】：測風(fēng)數(shù)據(jù)預(yù)處理 訓(xùn)練樣本優(yōu)選 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化 卡爾曼濾波算法 風(fēng)速預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP183;TM614
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-17
• 第一章 緒論17-27
• 1.1 課題背景及研究意義17-20
• 1.1.1 課題背景17-19
• 1.1.2 課題研究意義19-20
• 1.2 風(fēng)速預(yù)測技術(shù)概述20-24
• 1.2.1 風(fēng)速預(yù)測的分類20-21
• 1.2.2 風(fēng)速預(yù)測的方法21-23
• 1.2.3 風(fēng)速預(yù)測結(jié)果評價23-24
• 1.3 風(fēng)速預(yù)測中存在的問題24-25
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容25-26
• 1.5 本章小結(jié)26-27
• 第二章 風(fēng)電場測風(fēng)數(shù)據(jù)的預(yù)處理研究27-43
• 2.1 引言27
• 2.2 測風(fēng)數(shù)據(jù)中壞數(shù)據(jù)的查找27-33
• 2.2.1 壞數(shù)據(jù)查找27-29
• 2.2.2 測風(fēng)數(shù)據(jù)中壞數(shù)據(jù)查找結(jié)果及分析29-33
• 2.3 測風(fēng)數(shù)據(jù)中壞數(shù)據(jù)的處理33-42
• 2.3.1 壞數(shù)據(jù)處理方法33-37
• 2.3.2 壞數(shù)據(jù)處理過程37-38
• 2.3.3 測風(fēng)數(shù)據(jù)中壞數(shù)據(jù)處理結(jié)果及分析38-42
• 2.4 本章小結(jié)42-43
• 第三章 基于樣本優(yōu)選與結(jié)構(gòu)優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測研究43-79
• 3.1 引言43
• 3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測模型43-54
• 3.2.1 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)速預(yù)測模型44-47
• 3.2.2 基于GABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)速預(yù)測模型47-53
• 3.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模中存在問題53-54
• 3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本的優(yōu)選54-60
• 3.3.1 樣本聚類過程54-58
• 3.3.2 樣本抽取過程58
• 3.3.3 基于模糊聚類與隨機抽取的訓(xùn)練樣本優(yōu)選58-60
• 3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層結(jié)構(gòu)的優(yōu)化60-64
• 3.4.1 灰關(guān)聯(lián)刪減法60-61
• 3.4.2 貢獻度刪減法61-62
• 3.4.3 基于灰關(guān)聯(lián)-貢獻度刪減法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化62-64
• 3.5 仿真研究64-77
• 3.5.1 實驗數(shù)據(jù)分析64
• 3.5.2 訓(xùn)練樣本的優(yōu)選結(jié)果64-66
• 3.5.3 基于樣本優(yōu)選與結(jié)構(gòu)優(yōu)化的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測研究66-72
• 3.5.4 基于樣本優(yōu)選與結(jié)構(gòu)優(yōu)化的GABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測研究72-77
• 3.6 本章小結(jié)77-79
• 第四章 基于卡爾曼濾波算法的風(fēng)速預(yù)測研究79-97
• 4.1 引言79
• 4.2 卡爾曼濾波算法79-83
• 4.2.1 卡爾曼濾波算法原理79-83
• 4.2.2 卡爾曼濾波算法的優(yōu)劣83
• 4.3 基于卡爾曼濾波算法的風(fēng)速預(yù)測模型83-89
• 4.3.1 一元時間序列預(yù)測模型84-86
• 4.3.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型86
• 4.3.3 基于卡爾曼濾波算法的風(fēng)速預(yù)測模型86-89
• 4.4 仿真研究89-95
• 4.5 本章小結(jié)95-97
• 第五章 結(jié)論與展望97-99
• 5.1 結(jié)論97-98
• 5.2 展望98-99
• 參考文獻99-105
• 致謝105-107
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參與的科研項目107

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