【摘要】：隨著能源短缺與環(huán)境污染等問題的日益凸顯,風(fēng)電作為最有前景的清潔能源之一,在近幾十年得到了快速的發(fā)展。然而,大規(guī)模的風(fēng)電并網(wǎng)嚴(yán)重威脅著電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)、可靠運(yùn)行,需要高精度的風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng)為調(diào)度人員提供有效的指導(dǎo)信息,以減少風(fēng)電對電網(wǎng)的不利影響。目前風(fēng)電功率短期預(yù)測模型的數(shù)據(jù)來源主要有數(shù)值天氣預(yù)報(bào)信息(Numerical Weather Prediction,NWP)與歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)。NWP數(shù)據(jù)具有一定的缺陷,只利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行短期預(yù)測又存在很大的誤差。針對這一問題,論文對以歷史數(shù)據(jù)為輸入的風(fēng)電功率短期單點(diǎn)預(yù)測模型與概率預(yù)測模型進(jìn)行了研究。論文提出了一種采用非迭代方式的短期預(yù)測方法。無論預(yù)測提前時(shí)間多長,該方法統(tǒng)一將真實(shí)數(shù)據(jù)作為每個(gè)預(yù)測時(shí)段的輸入,并對應(yīng)每一時(shí)段建立一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。能夠在只有歷史數(shù)據(jù)的條件下,有效地克服累積誤差,預(yù)測未來24h的風(fēng)電功率輸出。在非迭代方法的基礎(chǔ)上,論文建立了非迭代與分時(shí)段最優(yōu)的風(fēng)電功率短期單點(diǎn)預(yù)測模型。該模型找出分別使各個(gè)預(yù)測時(shí)段誤差最小的最優(yōu)輸入個(gè)數(shù),接著求解基于歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)和歷史功率數(shù)據(jù)兩種模型的分時(shí)段最優(yōu)權(quán)重。對算例風(fēng)電場進(jìn)行分析,結(jié)果表明:分時(shí)段最優(yōu)模型能夠有效地反映分時(shí)段特性,提高各個(gè)時(shí)段的預(yù)測精度;非迭代與分時(shí)段最優(yōu)的單點(diǎn)預(yù)測模型應(yīng)用于風(fēng)電功率短期預(yù)測具有較高的精度�？紤]到單點(diǎn)預(yù)測模型難以提供概率信息,論文建立了基于非迭代與RBF分位數(shù)回歸的風(fēng)電功率短期概率預(yù)測模型。以非迭代方法為基礎(chǔ),利用小波變換將功率序列分解成一系列子分量。使用RBF分位數(shù)回歸模型計(jì)算每個(gè)分量的概率分布,然后利用拉丁超立方抽樣方法,得到風(fēng)電功率的概率預(yù)測分布。結(jié)果表明:非迭代與RBF分位數(shù)回歸模型在各個(gè)預(yù)測時(shí)段具有較小的預(yù)測誤差以及較好的概率評價(jià)指標(biāo),能夠有效地進(jìn)行單點(diǎn)預(yù)測與概率預(yù)測,預(yù)測結(jié)果具有很高的參考價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM614

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本文編號(hào)：2670639