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基于多層感知器與支持向量機(jī)的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型研究

發(fā)布時(shí)間:2024-02-28 21:11
  隨著能源危機(jī)和環(huán)境污染等問題的日益凸顯,可再生能源的發(fā)展受到世界各國(guó)的關(guān)注,風(fēng)能作為一種清潔、綠色的可再生能源,已經(jīng)被廣泛用于發(fā)電。由于風(fēng)力發(fā)電技術(shù)的日臻成熟,風(fēng)電裝機(jī)容量和并網(wǎng)規(guī)模逐漸擴(kuò)大,風(fēng)力發(fā)場(chǎng)在中國(guó)整個(gè)電力系統(tǒng)發(fā)電總量的比例逐漸增加。然而受天氣、環(huán)境等因素的影響,風(fēng)電功率呈現(xiàn)出波動(dòng)性、隨機(jī)性和間歇性,當(dāng)大規(guī)模風(fēng)電接入到電力系統(tǒng)時(shí),將會(huì)嚴(yán)重影響電網(wǎng)的穩(wěn)定、安全和可靠運(yùn)行。因此,發(fā)展準(zhǔn)確的模型預(yù)測(cè)風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)電功率,將有利于電力系統(tǒng)預(yù)先安排調(diào)度計(jì)劃,保障電力系統(tǒng)的功率平衡和正常運(yùn)行。在風(fēng)電場(chǎng)采集風(fēng)電功率數(shù)據(jù)時(shí),有些歷史數(shù)據(jù)由于通訊故障、系統(tǒng)調(diào)控或人為干預(yù)等原因,將會(huì)呈現(xiàn)異常變化,這將給分析風(fēng)電功率的統(tǒng)計(jì)特性帶來嚴(yán)重影響。為了減少異常數(shù)據(jù)對(duì)風(fēng)電功率波動(dòng)性和風(fēng)電功率預(yù)測(cè)等方面帶來的負(fù)面干擾,首先,本文結(jié)合幾何拓?fù)淅碚摵蛿?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化理論提出金字塔數(shù)據(jù)分類模型,不僅能夠?qū)Ξ惓?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,還能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,將同種類別的數(shù)據(jù)賦予一致的標(biāo)簽以便于下一步的預(yù)測(cè)建模;其次,由于風(fēng)電功率是一組時(shí)間序列,呈現(xiàn)出一定的周期特征,利用具有相同或相似特征的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集的輸入輸出更有利于預(yù)測(cè)精度的提高,所以本...

【文章頁(yè)數(shù)】:51 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖2.1原始數(shù)據(jù)的敷據(jù)分布圖??

圖2.1原始數(shù)據(jù)的敷據(jù)分布圖??

本章利用每15分鐘采集一次的來自2014年7月至2015年3月之間的風(fēng)電??功率數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)出自西北5市如酒泉、馬鬃山、民勤、武威和張掖等不同站??點(diǎn)的14組數(shù)據(jù),每組數(shù)據(jù)有14400個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),由圖2.1可以看出,來自不同站??點(diǎn)的數(shù)據(jù)組擁有明顯的統(tǒng)計(jì)特征差異,其中橫坐標(biāo)表示每....


圖4.1經(jīng)過分類后的風(fēng)電功率時(shí)間序列數(shù)據(jù)趨勢(shì)??4.3實(shí)例分析與驗(yàn)證??

圖4.1經(jīng)過分類后的風(fēng)電功率時(shí)間序列數(shù)據(jù)趨勢(shì)??4.3實(shí)例分析與驗(yàn)證??

標(biāo)準(zhǔn)差)以便預(yù)測(cè)模型能夠得到更好的結(jié)果。本節(jié)利用第二章中提到的金字塔數(shù)??據(jù)分類模型對(duì)風(fēng)電功率數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,由于設(shè)及海量數(shù)據(jù),所以簡(jiǎn)要列舉預(yù)處??理后的時(shí)間序列數(shù)據(jù)趨勢(shì)如圖4.1所示,金子塔數(shù)據(jù)分類模型賦予數(shù)據(jù)0-1之間??的指標(biāo)分類,圖4.]展示了較為顯著的幾類數(shù)據(jù)趨勢(shì),其中....


圖4.3金子塔分類指標(biāo)約0.2時(shí)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)效果對(duì)比??31??

圖4.3金子塔分類指標(biāo)約0.2時(shí)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)效果對(duì)比??31??

?45?50??圖4.2金子塔分類指標(biāo)約0.1時(shí)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)效果對(duì)比??13500?.fl?.?■?■■?■?■■_??1?1?.?1?.?1?1,8???BP-SVM預(yù)測(cè)值??12750?分類指私???CG^R-BP-SVM??12000??GD-ALR-BP-SVM?預(yù)測(cè)t....


圖4.4金子塔分類指標(biāo)約0.3時(shí)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)效果對(duì)比??

圖4.4金子塔分類指標(biāo)約0.3時(shí)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)效果對(duì)比??

?45?50??圖4.5金子塔分類指標(biāo)約0.4時(shí)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)效果對(duì)比??32??



本文編號(hào):3913988

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