風(fēng)速預(yù)測是風(fēng)功率預(yù)測和風(fēng)能評估的基礎(chǔ),準(zhǔn)確的風(fēng)速預(yù)測可以用于指導(dǎo)風(fēng)電機(jī)組調(diào)度、檢修,提高風(fēng)電場運(yùn)行效率并保證風(fēng)電并網(wǎng)安全。鑒于此,本文提出了兩種新的混合預(yù)測模型,較好地解決了具有明顯周期性的長期風(fēng)速預(yù)測問題。第一種混合模型基于快速傅里葉變換確定周期長度,采用周期指數(shù)調(diào)整方法剔除周期項(xiàng)的影響,用累積預(yù)測法預(yù)測趨勢項(xiàng),再還原周期因子得到最終預(yù)測結(jié)果。對我國庫爾勒市日平均風(fēng)速滾動(dòng)預(yù)測的實(shí)證研究表明,利用傅里葉變換確定周期長度是合理的,相比于未進(jìn)行周期指數(shù)調(diào)整的模型,混合模型可以較好地提高預(yù)測精度。第二種混合模型結(jié)合了季節(jié)指數(shù)調(diào)整、布谷鳥搜索算法以及自適應(yīng)系數(shù)預(yù)測法對我國新疆維吾爾自治區(qū)四個(gè)風(fēng)速站點(diǎn)的日平均風(fēng)速進(jìn)行一步預(yù)測,模擬結(jié)果顯示相對于傳統(tǒng)的預(yù)測模型例如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、ARIMA模型、傳統(tǒng)一二階自適應(yīng)系數(shù)法,我們提出的混合預(yù)測模型能夠較大地提高風(fēng)速預(yù)測精度。

【文章來源】： 蘭州大學(xué)甘肅省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 引言
    1.1 課題背景
    1.2 風(fēng)電場風(fēng)速預(yù)測的重要性
    1.3 風(fēng)速預(yù)測研究概述
        1.3.1 國外風(fēng)速預(yù)測研究概述
        1.3.2 國內(nèi)風(fēng)速預(yù)測研究概述
        1.3.3 小結(jié)
    1.4 本文的主要工作和結(jié)構(gòu)安排
第二章 基于快速傅里葉變換和累積預(yù)測法的風(fēng)速預(yù)測模型研究
    2.1 混合模型的理論分析
        2.1.1 快速傅里葉變換
        2.1.2 周期指數(shù)調(diào)整方法
        2.1.3 累積預(yù)測法
    2.2 對我國庫爾勒市風(fēng)速預(yù)測的實(shí)證研究
        2.2.1 預(yù)測效果的評價(jià)指標(biāo)
        2.2.2 原始數(shù)據(jù)分析
        2.2.3 混合模型的預(yù)測結(jié)果
        2.2.4 與傳統(tǒng)累積預(yù)測模型的比較分析
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于自適應(yīng)系數(shù)法和布谷鳥算法的風(fēng)速預(yù)測模型研究
    3.1 混合模型的理論分析
        3.1.1 季節(jié)指數(shù)調(diào)整方法
        3.1.2 自適應(yīng)系數(shù)方法
        3.1.3 布谷鳥搜索算法
    3.2 對我國新疆四個(gè)站點(diǎn)風(fēng)速預(yù)測的實(shí)證研究
        3.2.1 原始數(shù)據(jù)分析
        3.2.2 混合模型的預(yù)測結(jié)果
        3.2.3 與傳統(tǒng)模型的比較分析
    3.3 本章小結(jié)
第四章 結(jié)論與展望
    4.1 主要結(jié)論
    4.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
在學(xué)期間的研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]動(dòng)態(tài)適應(yīng)布谷鳥搜索算法 [J]. 張永韡,汪鐳,吳啟迪.  控制與決策. 2014(04)

碩士論文
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[2]時(shí)間序列模型的改進(jìn)與應(yīng)用[D]. 董瑤.蘭州大學(xué). 2012
[3]基于數(shù)據(jù)預(yù)處理和K-均值聚類的支持向量回歸預(yù)測模型[D]. 趙偉剛.蘭州大學(xué). 2012
[4]基于季節(jié)指數(shù)調(diào)整方法的混合模型的研究及應(yīng)用[D]. 吳潔.蘭州大學(xué). 2012
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[7]基于ARMA模型的風(fēng)電機(jī)組風(fēng)速預(yù)測研究[D]. 孫翰墨.華北電力大學(xué)（北京）. 2011
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本文編號：3547507