【摘要】：隨著能源與環(huán)境問題的逐漸突出,對可再生能源的研究和利用成為全社會廣泛關(guān)注的熱點問題。而風(fēng)力發(fā)電作為安全可靠、無污染、不需消耗燃料、可并網(wǎng)運行的重要可再生能源之一,近年來在世界范圍內(nèi)得到了突飛猛進(jìn)的發(fā)展。準(zhǔn)確的風(fēng)電功率預(yù)測有利于解決風(fēng)電輸出功率控制、電網(wǎng)安全經(jīng)濟(jì)調(diào)度以及電力市場環(huán)境下風(fēng)電競價交易等問題。但是風(fēng)電功率具有較強(qiáng)的不確定性和非平穩(wěn)性,其精確預(yù)測仍需深入研究。本文從風(fēng)電場短期風(fēng)電功率預(yù)測入手,研究提高短期預(yù)測精度。為了克服風(fēng)電功率序列的非平穩(wěn)性,本文研究了前置處理方法,并提出基于ADF檢驗的最佳小波分解。為了更好預(yù)測高頻分量,本文建立基于二階灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電功率預(yù)測模型。本文提出用馬爾可夫鏈模型來研究預(yù)測誤差轉(zhuǎn)移情況,從而實現(xiàn)風(fēng)電功率區(qū)間預(yù)測,克服不確定性。本文主要開展了以下內(nèi)容的研究工作:(1)本文首先詳細(xì)介紹了研究的背景和意義,國內(nèi)外研究現(xiàn)狀等。結(jié)合目前已有的研究成果,明確本文的研究內(nèi)容。(2)本文介紹了小波變換的概念以及基本原理。基于單位根檢驗中的ADF檢驗,研究小波分解后各個分量平穩(wěn)性的檢驗指標(biāo),并以此為依據(jù)選取最佳小波分解層數(shù)。(3)針對小波分解后高頻分量波動性大的特點,本文基于灰色系統(tǒng)理論,提出對小波分解后的各分量進(jìn)行二階灰色預(yù)測模型建模。為了獲得二階灰色預(yù)測模型的最佳參數(shù),本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射方法構(gòu)建二階灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并以最小二乘估計求解灰色模型參數(shù)初值,用于求解二階灰色模型最優(yōu)參數(shù)。采用該方法對實際風(fēng)電場數(shù)據(jù)仿真分析驗證了模型的有效性。(4)為了應(yīng)對風(fēng)電功率的不確定性,更加全面地反映風(fēng)電功率的信息,本文提出了基于小波二階灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-馬爾可夫鏈的超短期風(fēng)電功率區(qū)間預(yù)測方法。在小波二階灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改善風(fēng)電功率確定性預(yù)測精度的基礎(chǔ)上,首先采用K-均值法解決馬爾可夫狀態(tài)劃分問題,再通過馬爾可夫鏈確定預(yù)測誤差絕對值的轉(zhuǎn)移特性。提出基于預(yù)測誤差絕對值馬爾可夫概率期望的風(fēng)電功率區(qū)間預(yù)測模型。算例結(jié)果表明,本文提出的風(fēng)電功率區(qū)間預(yù)測方法有較好的預(yù)測效果。(5)最后對本文的研究工作進(jìn)行了總結(jié)分析,并在此基礎(chǔ)上提出研究展望。
【學(xué)位授予單位】：貴州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TM614
【圖文】：

全球風(fēng)能理事會發(fā)布 2017 年全球風(fēng)電發(fā)展統(tǒng)計數(shù)據(jù)：2017 年全球風(fēng)電市場新增容量超過 52.57GW，全球累計容量達(dá)到 539.58GW。2017 年中國風(fēng)力發(fā)電新增容量 19.50GW，占全世界 2017 年風(fēng)力發(fā)電總新增容量的 37%，2017 年中國風(fēng)力發(fā)電累計容量 188.19GW，占全世界風(fēng)力發(fā)電總累計容量的 34.87%[2]。2017年全球風(fēng)電統(tǒng)計數(shù)據(jù)圖表如圖 1-1 至圖 1-4 所示。

圖 1-2 全球風(fēng)力發(fā)電累計裝機(jī)容量Fig. 1-2 The global wind power installed capacity per year

【參考文獻(xiàn)】

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1 楊錫運;關(guān)文淵;劉玉奇;肖運啟;;基于粒子群優(yōu)化的核極限學(xué)習(xí)機(jī)模型的風(fēng)電功率區(qū)間預(yù)測方法[J];中國電機(jī)工程學(xué)報;2015年S1期

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10 郭鈺鋒;孫

本文編號：2721233