發(fā)布時間：2018-02-10 10:58

  本文關(guān)鍵詞： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) WRF模式 風(fēng)電功率預(yù)測 數(shù)據(jù)同化 風(fēng)速訂正　出處：《中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院工程管理與信息技術(shù)學(xué)院)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：當(dāng)前,作為一種儲量豐富成本低廉的清潔能源,風(fēng)能日益受到了世界各國的關(guān)注。然而風(fēng)能資源本身固有的隨機(jī)性、間歇性和不可控性等特點,又極大的制約著風(fēng)力發(fā)電的大規(guī)模開發(fā)和利用。在分析和總結(jié)國內(nèi)外相關(guān)風(fēng)電功率預(yù)報多種實踐案例的基礎(chǔ)上,貼合本地化的風(fēng)電功率預(yù)報特點,設(shè)計和實現(xiàn)了一套基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和WRF模式的可交互視圖的預(yù)報與分析工具,力求對風(fēng)電輸出功率及時準(zhǔn)確的預(yù)測能改善電網(wǎng)接納風(fēng)電能力,緩解大容量的風(fēng)電給當(dāng)?shù)貐^(qū)域電網(wǎng)的穩(wěn)定運行帶來嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)方面。本文在論述風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)過程中,總結(jié)分析了國內(nèi)外風(fēng)電功率預(yù)報模型發(fā)展和現(xiàn)狀以及在實際應(yīng)用所需的關(guān)鍵技術(shù);在風(fēng)電功率預(yù)測的業(yè)務(wù)需求分析的基礎(chǔ)上給出風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng)的總體框架設(shè)計以及相關(guān)的業(yè)務(wù)預(yù)測模型;提出了開發(fā)風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng)的整體解決方案和技術(shù)路線,并詳細(xì)描述了風(fēng)電功率預(yù)報模型的實現(xiàn)過程,以及最終達(dá)到的實際應(yīng)用效果,最后給出了結(jié)論和展望。論文的成果在于,風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng)中短期功率預(yù)測模型和超短期功率預(yù)測模型分別應(yīng)用了數(shù)值氣象計算和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵技術(shù),其中不僅包括了中尺度WRF(Weather Research Forecast)模式、數(shù)據(jù)同化、風(fēng)速訂正等短期有限區(qū)域數(shù)值氣象預(yù)報模式的應(yīng)用;同時超短期預(yù)報模型中還深入應(yīng)用了BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及曲線擬合等數(shù)據(jù)挖掘算法,并將兩個預(yù)測模型整合進(jìn)了同一個業(yè)務(wù)預(yù)測系統(tǒng),做成了一個獨立通用的預(yù)測數(shù)據(jù)生成引擎,滿足了業(yè)務(wù)預(yù)測模型在應(yīng)對靈活多樣的業(yè)務(wù)需求上的擴(kuò)展性,它不但可以進(jìn)行風(fēng)速定量預(yù)測,還可以進(jìn)行多種氣象要素的定量預(yù)測,能很好的適應(yīng)了開展本地化的風(fēng)電功率預(yù)報,以及影響風(fēng)電功率的多種氣象要素的客觀定量分析這一課題目標(biāo)。其全面完整的架構(gòu)設(shè)計和技術(shù)實現(xiàn),是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和中尺度WRF模式在風(fēng)電功率預(yù)報領(lǐng)域綜合應(yīng)用的一種很好嘗試。
[Abstract]:At present, as a clean energy with abundant reserves and low cost, wind energy has attracted more and more attention from all over the world. However, wind energy resources are inherently random, intermittent and uncontrolled. It also restricts the large-scale development and utilization of wind power generation. On the basis of analyzing and summarizing many practical cases of wind power prediction at home and abroad, the characteristics of localized wind power prediction are combined. A set of interactive view prediction and analysis tools based on BP neural network and WRF model are designed and implemented. This paper discusses the design and implementation of wind power forecasting system in this paper. The development and present situation of wind power prediction model at home and abroad and the key technologies needed in practical application are summarized and analyzed. Based on the analysis of operational requirements for wind power forecasting, the overall framework design and related business prediction model of wind power forecasting system are presented, and the overall solution and technical route of developing wind power forecasting system are presented. The realization process of wind power prediction model and its practical application effect are described in detail. Finally, the conclusion and prospect are given. In the wind power prediction system, the short-term power prediction model and the ultra-short-term power prediction model apply the key techniques of numerical weather calculation and artificial neural network, respectively, which include not only the mesoscale WRF(Weather Research forecasting model, but also the data assimilation. At the same time, the data mining algorithms such as BP(Back propagation neural network and curve fitting are also used in the ultra-short-term forecasting model. The two forecasting models are integrated into the same business forecasting system, and an independent and general forecasting data generation engine is made, which satisfies the expansibility of the business forecasting model in dealing with flexible and diverse business requirements. It not only can make quantitative prediction of wind speed, but also can carry out quantitative prediction of various meteorological elements. It can well adapt to the localized wind power forecast. And the objective of objective quantitative analysis of various meteorological elements affecting wind power. Its comprehensive and complete architecture design and technical realization, It is a good attempt to apply BP neural network and mesoscale WRF model in wind power prediction.
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院工程管理與信息技術(shù)學(xué)院)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM614;TP183

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本文編號：1500357