隨著社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,傳統(tǒng)的化石燃料等不可再生資源越來越短缺,尋找可替代的清潔能源成了可持續(xù)發(fā)展的重要前提。其中,風(fēng)電作為資源豐富的清潔能源,得到了廣泛關(guān)注,但是風(fēng)的波動(dòng)性和強(qiáng)隨機(jī)性增加了風(fēng)電開發(fā)利用的難度。如果可以準(zhǔn)確對(duì)風(fēng)電功率進(jìn)行預(yù)測,則可以有效降低風(fēng)電資源開發(fā)利用的難度,從而在風(fēng)電并網(wǎng)時(shí)大幅度降低經(jīng)濟(jì)成本。為了建立有效的風(fēng)電功率預(yù)測模型,本文在風(fēng)電功率預(yù)測過程的不同階段分別運(yùn)用提升小波分解（LWT）、支持向量機(jī)（SVM）和誤差預(yù)測（EF）的預(yù)測方法。該方法通過LWT分解原始功率數(shù)據(jù),可以去除風(fēng)電原始功率數(shù)據(jù)中的明顯噪聲,得到了風(fēng)電功率部分變化特征,弱化了風(fēng)電的不確定性;預(yù)測過程則采用SVM方法對(duì)分解信號(hào)進(jìn)行訓(xùn)練預(yù)測,保證了預(yù)測精度和速度;為了減少較大誤差點(diǎn)的出現(xiàn),在初步預(yù)測之后增加誤差預(yù)測環(huán)節(jié)來校正預(yù)測結(jié)果,可以進(jìn)一步有效減小預(yù)測誤差,提高預(yù)測結(jié)果的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。將建立的提升小波-支持向量機(jī)-誤差預(yù)測（LWT-SVM-EF）的風(fēng)電功率預(yù)測模型運(yùn)用于內(nèi)蒙古某風(fēng)電場,仿真結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了該方法對(duì)風(fēng)電功率預(yù)測的適用性。為了進(jìn)一步優(yōu)化LWT-SVM-EF的預(yù)測方法,采用最小二乘支持... 

【文章來源】：上海交通大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 風(fēng)電功率預(yù)測的背景和意義
        1.1.1 風(fēng)電功率預(yù)測的背景
        1.1.2 風(fēng)電功率預(yù)測的意義
    1.2 風(fēng)電功率預(yù)測的研究現(xiàn)狀
    1.3 風(fēng)電功率預(yù)測的方法研究
    1.4 文章主要研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排
第2章 基于LWT-SVM-EF的風(fēng)電功率預(yù)測
    2.1 提升小波
    2.2 支持向量機(jī)
        2.2.1 支持向量機(jī)原理
        2.2.2 支持向量機(jī)的算法
        2.2.3 支持向量機(jī)的核函數(shù)
        2.2.4 支持向量機(jī)的主要參數(shù)
    2.3 誤差預(yù)測
    2.4 基于LWT-SVM-EF的功率預(yù)測模型
    2.5 仿真分析
        2.5.1 LWT的仿真結(jié)果
        2.5.2 LWT-SVM的仿真結(jié)果
        2.5.3 LWT-SVM-EF的仿真結(jié)果
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于LWT-LSSVM-EF的風(fēng)電功率預(yù)測
    3.1 最小二乘支持向量機(jī)
    3.2 基于LWT-LSSVM-EF的風(fēng)電功率預(yù)測模型
    3.3 仿真分析
        3.3.1 LSSVM的仿真結(jié)果
        3.3.2 LWT-LSSVM的結(jié)果
        3.3.3 LWT-LSSVM-EF的仿真結(jié)果
    3.4 本章小結(jié)
第4章 風(fēng)電功率預(yù)測軟件介紹
    4.1 軟件設(shè)計(jì)思路
        4.1.1 風(fēng)電功率預(yù)測內(nèi)容
        4.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.1.3 風(fēng)電功率預(yù)測軟件的其他功能
        4.1.4 軟件搭設(shè)平臺(tái)及框架介紹
        4.1.5 軟件功能介紹
    4.2 軟件系統(tǒng)介紹
        4.2.1 軟件安裝
        4.2.2 軟件操作
    4.3 軟件應(yīng)用實(shí)例
    4.4 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表或錄用的論文
參與科研項(xiàng)目及所獲獎(jiǎng)勵(lì)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]風(fēng)電功率預(yù)測方法綜述及發(fā)展研究[J]. 牛東曉,范磊磊.  現(xiàn)代電力. 2013(04)
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[5]基于Adaboost的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)算法在短期風(fēng)速預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 吳俊利,張步涵,王魁.  電網(wǎng)技術(shù). 2012(09)
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博士論文
[1]新能源風(fēng)電發(fā)展預(yù)測與評(píng)價(jià)模型研究[D]. 劉琳.華北電力大學(xué) 2013
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碩士論文
[1]短期風(fēng)電功率預(yù)測方法研究[D]. 王建成.華南理工大學(xué) 2013
[2]基于時(shí)間序列的短期電力負(fù)荷預(yù)測模型研究[D]. 李艷紅.昆明理工大學(xué) 2011
[3]基于模式識(shí)別的風(fēng)電功率預(yù)測研究[D]. 鄒文.華北電力大學(xué) 2011
[4]基于NWP的風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測方法在內(nèi)蒙古電網(wǎng)中的應(yīng)用[D]. 郭琦.天津大學(xué) 2010
[5]基于灰色理論的短期電力負(fù)荷預(yù)測研究[D]. 張志明.湖南大學(xué) 2009
[6]電網(wǎng)規(guī)劃中負(fù)荷預(yù)測的分析與研究[D]. 陳國棟.湖南大學(xué) 2008



本文編號(hào)：2896205