隨著風(fēng)電的高速發(fā)展以及在電網(wǎng)中滲透率的急劇增大,使得風(fēng)電功率的高度隨機性和波動性對電網(wǎng)的影響越來越大,精確的風(fēng)電功率預(yù)測對電網(wǎng)的安全經(jīng)濟運行、合理發(fā)電調(diào)度以及電網(wǎng)的調(diào)峰調(diào)頻都具有重要意義。已有的一些研究工作存在著許多問題,本文對于此做了更深入的探討。由于傳統(tǒng)的最小二乘支持向量機（Least Squares Support Veotor Maohine,LS-SVM）風(fēng)電功率預(yù)測模型僅針對模型參數(shù)（懲罰因子γ、核函數(shù)寬度σ）進行優(yōu)化,沒有較大限度的挖掘樣本信息以及探討它們之間的依存關(guān)系,所以預(yù)測誤差相對較大。文中將風(fēng)速時間序列的空間重構(gòu)參數(shù)（嵌入維度m、延遲時間τ）共同歸入?yún)?shù)優(yōu)化中,采用粒子群算法同時優(yōu)化四個參數(shù)γ,σ,m和τ,建立LS-SVM風(fēng)功率預(yù)測模型。通過對我國西北某風(fēng)電場的實例分析表明,文中提出的四參數(shù)同時優(yōu)化的方法切實可行,與傳統(tǒng)兩參數(shù)優(yōu)化預(yù)測模型相比較,可以一定程度的改善風(fēng)電預(yù)測精度。單一的短期風(fēng)電功率點預(yù)測往往不能滿足電網(wǎng)風(fēng)險評估和制定決策的需求。文中首先由MATLAB中累積經(jīng)驗分布函數(shù)（Empirical Cumulative Distribution Functio... 

【文章來源】：華北電力大學(xué)河北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 風(fēng)電功率預(yù)測技術(shù)概述
    1.3 國內(nèi)外風(fēng)功率預(yù)測研究現(xiàn)狀
    1.4 論文的主要研究內(nèi)容與章節(jié)安排
        1.4.1 論文的主要研究內(nèi)容
        1.4.2 論文的章節(jié)安排
第2章 基于參數(shù)優(yōu)化LS-SVM的短期風(fēng)電功率預(yù)測
    2.1 引言
    2.2 最小二乘支持向量機和粒子群算法原理
        2.2.1 最小二乘支持向量機算法原理
        2.2.2 粒子群算法原理
    2.3 模型的整體研究思路
        2.3.1 模型參數(shù)
        2.3.2 相空間重構(gòu)參數(shù)
        2.3.3 模型優(yōu)化步驟
    2.4 算例分析
        2.4.1 四參數(shù)優(yōu)化模型的風(fēng)電功率預(yù)測
        2.4.2 兩參數(shù)優(yōu)化模型的風(fēng)電功率預(yù)測
        2.4.3 兩種模型預(yù)測結(jié)果對比
    2.5 本章小節(jié)
第3章 基于多元正態(tài)分布的短期風(fēng)電功率場景預(yù)測
    3.1 引言
    3.2 理論基礎(chǔ)
        3.2.1 風(fēng)電功率的經(jīng)驗分布模型
        3.2.2 風(fēng)電功率直接抽樣法
        3.2.3 風(fēng)電功率預(yù)測箱
    3.3 風(fēng)電功率的多元正態(tài)分布模型
        3.3.1 協(xié)方差矩陣的求解
        3.3.2 動態(tài)場景生成步驟
    3.4 算例分析
    3.5 本章小節(jié)
第4章 基于誤差修正ARMA-GARCH模型的
    4.1 引言
    4.2 ARMA-GARCH模型的建立
    4.3 風(fēng)電功率預(yù)測誤差的修正理論
        4.3.1 預(yù)測誤差的分層方法
        4.3.2 預(yù)測誤差的預(yù)測方法
        4.3.3 預(yù)測誤差的補償方法
    4.4 算例分析
        4.4.1 ARMA模型的建立
        4.4.2 GARCH模型的建立
        4.4.3 預(yù)測誤差的分布擬合
        4.4.4 預(yù)測誤差的分層及補償結(jié)果
        4.4.5 對比方法模型
    4.5 本章小節(jié)
第5章 結(jié)論與展望
參考文獻
在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和參加科研情況
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]粒式搜索者算法優(yōu)化的SVM短期風(fēng)電功率預(yù)測[J]. 林凱,陳國初.  自動化儀表. 2018(03)
[3]基于卡爾曼濾波的動態(tài)軌跡預(yù)測算法[J]. 喬少杰,韓楠,朱新文,舒紅平,鄭皎凌,元昌安.  電子學(xué)報. 2018(02)
[4]基于馬克思生態(tài)經(jīng)濟思想的經(jīng)濟發(fā)展方式研究——我國經(jīng)濟增長、能源消耗、碳排放的實證分析[J]. 郭百紅,高文.  經(jīng)濟問題探索. 2018(02)
[5]改進K近鄰算法在風(fēng)功率預(yù)測及風(fēng)水協(xié)同運行中的應(yīng)用[J]. 楊秀媛,裘微江,金鑫城,陳勇,鄒衛(wèi)美,鄭志偉,郭中華,秦澤陽.  電網(wǎng)技術(shù). 2018(03)
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博士論文
[1]大容量風(fēng)電并網(wǎng)對電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定的影響研究[D]. 張紅光.華北電力大學(xué)（北京） 2009

碩士論文
[1]基于灰色系統(tǒng)理論的風(fēng)速—風(fēng)功率預(yù)測研究[D]. 李穎男.華北電力大學(xué) 2017



本文編號：3405797