【摘要】：當(dāng)前,我國的發(fā)電模式始終都以傳統(tǒng)的火力發(fā)電為主。自21世紀以來,我國的生活、工業(yè)和國防等用電總量正在逐步增加,這給火力發(fā)電帶來了巨大的壓力和挑戰(zhàn)。同時,面對環(huán)境保護的壓力也越來越大,這就迫使我們需要盡快尋求更加清潔并且高效的能源,以用來解決傳統(tǒng)發(fā)電方式帶來的諸多弊端。風(fēng)力發(fā)電是目前被人們廣泛研究和運用的新能源之一,但是由于風(fēng)能的不確定和間歇性等特點使得風(fēng)力發(fā)電較難穩(wěn)定地并入電網(wǎng)。近年來,太陽能光伏發(fā)電迅猛發(fā)展,各個國家和地區(qū)都投入了巨大的人力、物力與財力,通過大規(guī)模的優(yōu)勢和相關(guān)產(chǎn)業(yè)的自動化與智能化設(shè)備,光伏發(fā)電技術(shù)得到了迅速發(fā)展,并且其市場普及程度也越來越高。水力發(fā)電僅對環(huán)境有較小的沖擊,發(fā)電成本低并且啟動速度快,容易進行調(diào)節(jié)與控制,得到了廣泛的應(yīng)用。為了有效度量風(fēng)電、光伏與徑流的不確定性和穩(wěn)定性,進一步提高新能源發(fā)電功率的預(yù)測結(jié)果精度,本文根據(jù)風(fēng)、光、水的時間序列特性,將支持向量機(SVM)、分位數(shù)回歸(QR)方法與模糊信息�；�(FIG)相結(jié)合,構(gòu)建了基于模糊信息�；c支持向量分位數(shù)回歸(FIG-SVQR)的模型。并且結(jié)合了核密度估計進行風(fēng)電、光電與徑流的概率密度預(yù)測,得到了較為精確的風(fēng)電、光電與徑流的波動曲線和概率密度曲線。并將FIG-SVQR預(yù)測模型與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(Elman、BP、RBF)、SVQR模型做對比,并且以相應(yīng)的評價指標進行分析。為了驗證本文提出的方法的高效性和穩(wěn)定性,選取了概率密度曲線的眾數(shù)和中位數(shù)作為點預(yù)測結(jié)果進行分析,同時運用了預(yù)測區(qū)間評價準則對預(yù)測區(qū)間進行評價。本文采用風(fēng)、光、水三種不同的數(shù)據(jù)集進行案例分析,結(jié)果表明:提出的基于模糊信息�；c支持向量分位數(shù)回歸概率密度預(yù)測方法可以獲取完整的風(fēng)、光、水概率密度曲線和預(yù)測區(qū)間,較好地解決了新能源的波動性和不確定性問題,為電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行提供了相關(guān)的技術(shù)支持和理論依據(jù)。
【圖文】：

我們把 2018 年 2 月 1 日至 2 月 21 日和 2018 年 8 月 1 日至 8 月 21 日作為風(fēng)電實驗的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。測試集的數(shù)據(jù)集為2018年2月22日至2月28日和2018年 8 月 22 日至 8 月 28 日。下圖 4.1 為 2018 年 2 月 1 日至 2 月 28 日和 2018 年 8月 1 日至 8 月 28 日的完整風(fēng)電時間序列圖。圖 4.1 2018 年 2 月和 2018 年 8 月完整的風(fēng)電時間序列圖Fig 4.1 Complete wind power time series diagrams for February,2018 andAugust,2018其中橫坐標代表時間節(jié)點（單位以小時計算），縱坐標代表對應(yīng)的風(fēng)電功率數(shù)值大小。風(fēng)電功率數(shù)值的單位為 MW.H。每天共計 24 個節(jié)點數(shù)目，2018 年 2 月和2018 年 8 月數(shù)據(jù)集總共的節(jié)點數(shù)量為 1344 個。從圖 4.1 中我們可以看出風(fēng)電數(shù)據(jù)的總體走向，并且具有周期性。峰值在 4000-4500 MW.H 之間，而不少時刻的風(fēng)電數(shù)據(jù)接近 0。由此可以看出風(fēng)電數(shù)據(jù)的波動范圍較大，其中 2018 年 2 月風(fēng)電功率的波動性更加突出，所以對風(fēng)電數(shù)據(jù)進行預(yù)測具有必要性，量化其中的不確定性，

8 月FIG-SVQR 94.05 23.58過對比表 4.1-4.3 和圖 4.2-4.5，我們可以得到：本文使用的 FIG-SV點預(yù)測結(jié)果誤差明顯小于 RBF、BP 等傳統(tǒng)方法，，并且相較于 SVQR較好的預(yù)測區(qū)間結(jié)果。結(jié)合點預(yù)測和區(qū)間預(yù)測，F(xiàn)IG-SVQR 具有最優(yōu)
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TM61

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本文編號：2697573