由于化石能源的污染性以及不可再生性,新能源發(fā)電受到了巨大的關(guān)注。風(fēng)能來源廣泛,資源豐富,工程技術(shù)成熟,因此得到了迅速發(fā)展。但由于風(fēng)力具有間歇性和波動性,給電網(wǎng)的穩(wěn)定運行帶來了巨大的挑戰(zhàn)。因此,對風(fēng)力發(fā)電進行實時有效的預(yù)測,對風(fēng)電的發(fā)展以及電網(wǎng)的穩(wěn)定運行都顯得十分重要。本文對風(fēng)電預(yù)測做了以下研究:首先,從風(fēng)電場原始數(shù)據(jù)角度切入,分析了風(fēng)力發(fā)電的基本特性,針對風(fēng)電數(shù)據(jù)中存在大量異常數(shù)據(jù),提出了基于離群點檢測算法（Local Outlier Factor,LOF）的異常數(shù)據(jù)清理方法,使清理后的數(shù)據(jù)更加可靠并符合實際。其次,基于風(fēng)電數(shù)據(jù)的非線性特點,采用了最小二乘支持向量機（Least Squares Wavelet Support Vector Machine,LSSVM）作為預(yù)測方法。通過改進的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition,MEEMD）對原始數(shù)據(jù)進行分解,降低了原始數(shù)據(jù)中的噪聲,并且減少了預(yù)測時間,提高了預(yù)測精度。最后,針對最小二乘支持向量機模型對風(fēng)電功率中非平穩(wěn)分量處理能力有限,本文提出了一種提出一種基于LSS... 

【文章來源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

我國近10年能源消耗分布

燕山大學(xué)工程碩士學(xué)位論文2我國風(fēng)能資源豐富，僅在陸地70m以上的技術(shù)可開發(fā)量就有26億kW[2]。風(fēng)力發(fā)電對環(huán)境保護有著重要意義，并且風(fēng)電場建設(shè)周期短，其建設(shè)成本也在逐年下降，風(fēng)電場的建設(shè)地要求較低，可以在海上、戈壁等地建設(shè)風(fēng)電常且如今風(fēng)電技術(shù)已經(jīng)較為成熟。我國風(fēng)電發(fā)展十分迅速，裝機容量每年都有著大量提升，從2008年到2014年，每年增長達到了近40%，今年增速有所放緩，但是依然保持著高速增長。截止到2018年底，中國風(fēng)電裝機量已經(jīng)達到18426萬kW。其增長如圖1-2所示。2019年全國風(fēng)電發(fā)電量已經(jīng)到達4057億kWh，其中中東部和南方占比45%，“三北”地區(qū)大約占比55%[3]。圖1-2我國近十年風(fēng)電裝機量1.1.2研究意義風(fēng)能已經(jīng)成為我國電力生產(chǎn)的重要組成部分，風(fēng)電將在能源占比上越來越高。風(fēng)能發(fā)電有著環(huán)保，可再生等優(yōu)點，但是也帶了許多問題，主要體現(xiàn)在以下幾點[4-6]。(1)由于風(fēng)能本身的特性，導(dǎo)致風(fēng)電的間歇性與波動性比較強，當(dāng)電網(wǎng)接入這種不穩(wěn)定的電能時，會對電網(wǎng)本身的穩(wěn)定性與電能質(zhì)量產(chǎn)生一定影響。(2)風(fēng)能具有季節(jié)性，在春、秋和冬季風(fēng)能較為豐富，但是在用電高峰的夏天，風(fēng)能較為貧乏，這樣導(dǎo)致在需要發(fā)電時，發(fā)電量不足，但是在發(fā)電量充足時，因為風(fēng)電不能大量儲存導(dǎo)致“棄風(fēng)”現(xiàn)象普遍發(fā)生。(3)發(fā)電與用電的協(xié)調(diào)問題。我國風(fēng)力發(fā)電主要集中在“三北”區(qū)域，但我國經(jīng)濟和人口主要集中在沿海地區(qū)，因此跨區(qū)域送電成為了一個問題。

第2章風(fēng)電場數(shù)據(jù)預(yù)處理11圖2-1理論風(fēng)速-功率圖2.2風(fēng)電異常數(shù)據(jù)2.2.1風(fēng)電異常數(shù)據(jù)分類風(fēng)電場由于傳感器的安裝位置處于開放甚至嚴酷的環(huán)境中，因此傳感器會產(chǎn)生不準確的數(shù)據(jù)；另一方面，由于風(fēng)機故障檢修或者棄風(fēng)，也會產(chǎn)生不良數(shù)據(jù)。直接采用原始數(shù)據(jù)進行預(yù)測或者進行功率曲線建模，將會影響預(yù)測精度。因此，通過對原始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，會提高原始數(shù)據(jù)的可靠性[46]。圖2-2是某風(fēng)電機組的風(fēng)速-功率圖，根據(jù)圖像，可以將異常數(shù)據(jù)分為常數(shù)數(shù)據(jù)，越限數(shù)據(jù)，離群點數(shù)據(jù)[47-48]。圖2-2某風(fēng)機實際風(fēng)速-功率圖(1)常數(shù)數(shù)據(jù)，用C表示。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于最小二乘支持向量機的參數(shù)變化模型辨識及其預(yù)測控制[D]. 馮凱.浙江大學(xué) 2015
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本文編號：3538197