本文關(guān)鍵詞：風(fēng)力發(fā)電超短期功率預(yù)測的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：由于風(fēng)力發(fā)電具有間歇性和波動性,大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)運(yùn)行會對電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行造成不利影響,甚至出現(xiàn)棄風(fēng)現(xiàn)象,導(dǎo)致風(fēng)能資源利用率降低。所以必須對風(fēng)電場輸出功率進(jìn)行預(yù)測,為電力系統(tǒng)調(diào)度部門協(xié)調(diào)常規(guī)能源與風(fēng)能之間的關(guān)系提供依據(jù),因此,本文針對提高風(fēng)電場超短期功率預(yù)測的精度展開研究。為了提高風(fēng)電場超短期功率預(yù)測精度,針對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本的依賴程度較大的問題,本文在對熵權(quán)法和專家打分法深入分析的基礎(chǔ)上,采用二者相結(jié)合的組合權(quán)重法選取相似日,優(yōu)化訓(xùn)練樣本,剔除了樣本中不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù),運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立超短期風(fēng)電功率預(yù)測模型,進(jìn)行功率預(yù)測,有效地降低了預(yù)測誤差。針對風(fēng)速波動較大時的點(diǎn)預(yù)測精度不高的問題,本文在上述優(yōu)化訓(xùn)練樣本的基礎(chǔ)上進(jìn)行功率的區(qū)間預(yù)測,首先按照功率的波動性將數(shù)據(jù)劃分成5類區(qū)間,采用核密度估計(jì)法求取各功率區(qū)間的誤差概率密度曲線,然后得出置信區(qū)間,進(jìn)而得到預(yù)測日功率的波動區(qū)間,進(jìn)一步提高超短期風(fēng)電功率的預(yù)測精度。通過對江蘇某風(fēng)電場風(fēng)電功率的實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化處理,采用直接法和間接法對風(fēng)電場功率進(jìn)行點(diǎn)預(yù)測與區(qū)間預(yù)測,結(jié)果表明本文的方法能有效地提高超短期風(fēng)電功率的預(yù)測精度。
【關(guān)鍵詞】：超短期風(fēng)電功率預(yù)測 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 熵權(quán)法 相似日 區(qū)間預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：遼寧工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM614
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 緒論9-18
• 1.1 課題研究背景9-11
• 1.1.1 課題研究的目的和意義9-10
• 1.1.2 世界風(fēng)電發(fā)展現(xiàn)狀10
• 1.1.3 我國風(fēng)電發(fā)展現(xiàn)狀10-11
• 1.2 風(fēng)電場功率預(yù)測研究現(xiàn)狀11-16
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.3 基于相似日和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)電功率預(yù)測的研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.4 風(fēng)電功率區(qū)間預(yù)測的研究現(xiàn)狀16
• 1.3 論文的主要工作16-18
• 2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超短期風(fēng)電功率預(yù)測18-29
• 2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)18-23
• 2.1.1 BP神經(jīng)元模型18-20
• 2.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)20
• 2.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法20-23
• 2.2 直接法預(yù)測風(fēng)電功率23-24
• 2.2.1 數(shù)據(jù)的預(yù)處理23
• 2.2.2 算例分析23-24
• 2.2.3 誤差分析24
• 2.3 間接法預(yù)測風(fēng)電功率24-28
• 2.3.1 影響風(fēng)電功率主要因素的分析24-25
• 2.3.2 功率特性曲線25-27
• 2.3.3 算例分析27-28
• 2.3.4 誤差分析28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 3 基于相似日的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超短期風(fēng)電功率預(yù)測29-41
• 3.1 組合權(quán)重選取相似日29-32
• 3.1.1 客觀權(quán)重的確定29-30
• 3.1.2 主觀權(quán)重的確定30-31
• 3.1.3 組合權(quán)重的確定31-32
• 3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的選取32-33
• 3.2.1 學(xué)習(xí)速率的選擇32
• 3.2.2 初始權(quán)值的選擇32
• 3.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇32-33
• 3.3 預(yù)測步驟33-34
• 3.4 仿真與誤差分析34-40
• 3.4.1 直接法預(yù)測分析34-37
• 3.4.2 間接法預(yù)測分析37-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 4 基于核密度估計(jì)的風(fēng)電功率區(qū)間預(yù)測41-50
• 4.1 風(fēng)電功率區(qū)間的劃分41
• 4.2 非參數(shù)密度估計(jì)41-44
• 4.2.1 非參數(shù)密度估計(jì)原理及特點(diǎn)41
• 4.2.2 非參數(shù)密度估計(jì)具體方法41-42
• 4.2.3 核密度估計(jì)方法42-44
• 4.3 置信區(qū)間估計(jì)44-45
• 4.4 算例分析45-49
• 4.5 本章小結(jié)49-50
• 5 結(jié)論50-51
• 參考文獻(xiàn)51-54
• 致謝54

【相似文獻(xiàn)】

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