對風電場輸出功率的短期預測被普遍認為是增加風電接入容量、提高國家電網系統(tǒng)運行安全性和經濟性的有效手段,是風力發(fā)電的熱點研究問題之一。風電場輸出功率與風速等多種氣象要素有關,很難用一定的數學表達式來描述。在以往的風電功率短期預測模型建立上,研究者習慣于采用歷史實測數據進行研究,然而在實際情況下,往往缺少實測數據只有預報數據,因此利用歷史實測數據所建立的模型應用到實際的風電功率短期預測中是不合理的。針對這一問題,本文采用數值天氣預報（NWP）數據進行預測模型研究。 本論文主要進行以下三個方面的工作： （1）首先利用BP神經網絡建立風電功率短期預測模型,然后針對BP神經網絡連接權值和節(jié)點閾值選取的盲目性和隨意性,容易陷入局部極小值導致預測結果的不穩(wěn)定問題,利用遺傳算法（GA）和粒子群算法（PSO）全局性搜索的優(yōu)勢來優(yōu)化BP神經網絡,建立GA-BP和PSO-BP風電功率短期預測模型。實驗結果表明,優(yōu)化后模型的預測精度高于單一BP神經網絡模型的預測精度。 （2）為了進一步提高風電功率短期預測的精度,反映不同天氣變化情況和機組狀態(tài),消除季節(jié)變化以及極端天氣情況對預測結果的影響我們... 

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【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 前言
    1.1 研究目的和意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 風電場風電功率預測的國內外研究進展
        1.2.2 神經網絡方法預測風電功率的國內外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內容和方法
    1.4 研究成果
    1.5 論文組織結構
第二章 相關理論及方法
    2.1 神經網絡
        2.1.1 神經網絡的概念及特點
        2.1.2 神經網絡的發(fā)展
    2.2 BP神經網絡
    2.3 遺傳算法優(yōu)化BP神經網絡
        2.3.1 遺傳算法的起源
        2.3.2 遺傳算法的基本要素
        2.3.3 遺傳算法優(yōu)化BP神經網絡的算法流程
    2.4 粒子群算法優(yōu)化BP神經網絡
        2.4.1 粒子群算法的起源
        2.4.2 粒子群算法的介紹
        2.4.3 粒子群算法優(yōu)化BP神經網絡的算法流程
    2.5 本章小結
第三章 風電功率短期預測模型研究
    3.1 利用BP神經網絡進行風電場功率短期預測
        3.1.1 BP神經網絡基本結構確定
        3.1.2 BP神經網絡預測風電功率結果
    3.2 利用GA-BP神經網絡模型進行風電功率預測
    3.3 利用PSO-BP神經網絡模型進行風電功率預測
    3.4 組合預測模型研究
        3.4.1 組合預測的思想
        3.4.2 組合預測的方法實現(xiàn)
        3.4.3 組合預測的實驗分析
    3.5 本章小結
第四章 風電場原始數據的預處理
    4.1 風電場概述
    4.2 風電場原始數據的簡介
    4.3 風電場風速的基本知識
        4.3.1 風速的變化特性
        4.3.2 風速的合理變化范圍
    4.4 利用組合預測方法處理異常和缺省數據
        4.4.1 異�；蛉笔祿纠�
        4.4.2 缺省或異常數據的補缺
    4.5 本章小結
第五章 按月份建立組合預測模型的應用研究
    5.1 概述
    5.2 組合預測模型內部參數的研究
        5.2.1 MATLAB神經網絡工具箱
        5.2.2 GA與PSO中運行參數的設定
    5.3 按月份建立組合預測模型及結果分析
        5.3.1 實驗樣本的選擇
        5.3.2 按月份建立組合預測模型的結果分析
    5.4 本章小結
第六章 總結和展望
    6.1 總結
    6.2 進一步的工作
參考文獻
作者簡介
    攻讀學位期間學習情況
    作者攻讀學位期間發(fā)表的學術論文
    作者攻讀學位期間取得的其他學術成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]考慮預測誤差分布特性的風電場集群調度方法[J]. 湯奕,王琦,陳寧,朱凌志.  中國電機工程學報. 2013(25)
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[6]基于自適應線性邏輯網絡的風電功率預測方法性能評估與分析[J]. 王媛媛,秦政,張超,包德梅,賴曉路,岳以洋.  可再生能源. 2013(06)
[7]基于GA-BP與多隱層BP網絡模型的水質預測及比較分析[J]. 王澤平.  水資源與水工程學報. 2013(03)
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本文編號：3724408