近年來,全球能源危機問題日益嚴重、生態(tài)環(huán)境加劇惡化,使得人們將眼光投向調(diào)整能源結構,尋求清潔、綠色、可無限使用的可替代能源。風能作為太陽能的一種轉化形式,因其具有安全、無污染、可再生、環(huán)保效益和生態(tài)效益友好等優(yōu)點,成為當前最具發(fā)展?jié)摿�、利用最為廣泛的綠色能源。風力發(fā)電是全球利用風能最主要的方式,風速的隨機波動性使得風電并網(wǎng)容量超過一定比例對電網(wǎng)造成嚴重影響。因此,提前對風速進行預測,從而預知風速的變化情況,準確把握風機出力,對緩解風電并網(wǎng)帶來的不利影響具有重要意義。本文分析了風速分布特性、變化特性以及風速與其影響因素之間的關系;為提高風速預測精度,從誤差修正角度出發(fā),提出了基于馬爾科夫鏈神經(jīng)網(wǎng)絡風速預測的誤差修正方法;針對單一評價指標評價風速預測模型預測性能存在的缺陷,提出了基于模糊模式識別的綜合評價方法,為風速預測決策者優(yōu)選模型提供參考依據(jù)。本文主要研究內(nèi)容如下:(1)闡述了風速預測的研究背景及意義,概述了目前我國和國外發(fā)達國家風電產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀,介紹了現(xiàn)有風速預測方法及其優(yōu)缺點,分析了模型評價方法的的重要性以及當前評價方法和風速預測存在的主要問題。(2)以山西省某風電場現(xiàn)場測風數(shù)據(jù)...

【文章頁數(shù)】：110 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 選題背景
    1.2 課題研究的目的和意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 國內(nèi)外風電發(fā)展現(xiàn)狀
        1.3.2 國內(nèi)外風速預測的主要方法
        1.3.3 預測模型評價的研究現(xiàn)狀
    1.4 風速預測存在的問題
    1.5 論文的主要研究內(nèi)容
    1.6 本章小結
第二章 風速特性分析
    2.1 引言
    2.2 風速特性分析
        2.2.1 風速分布特性
        2.2.2 風速變化特性
    2.3 風速影響因素特性分析
        2.3.1 風速與氣壓的變化關系
        2.3.2 風速與溫度變化關系
        2.3.3 風速與濕度變化關系
        2.3.4 風速與影響因素的相關性分析
    2.4 風速預測誤差來源
    2.5 本章小結
第三章 基于馬爾科夫鏈誤差修正的神經(jīng)網(wǎng)絡風速預測
    3.1 引言
    3.2 基于MC的風速預測誤差修正方法
        3.2.1 馬爾科夫鏈理論
        3.2.2 馬爾科夫鏈狀態(tài)劃分方法
        3.2.3 基于FCM劃分馬爾科夫狀態(tài)
        3.2.4 馬爾科夫鏈誤差修正預測風速
    3.3 基于MC誤差修正的GRNN風速預測
        3.3.1 基于風速的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型的構建
        3.3.2 交叉驗證法確定平滑因子
        3.3.3 基于MC誤差修正的GRNN風速預測仿真研究
    3.4 基于MC誤差修正的T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的風速預測
        3.4.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡
        3.4.2 基于風速的T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型的構建
        3.4.3 T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的學習算法
        3.4.4 基于MC誤差修正的T-SFNN風速預測仿真研究
    3.5 基于MC誤差修正的GA-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的風速預測
        3.5.1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡理論基礎
        3.5.2 基于風速的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型的構建
        3.5.3 遺傳算法優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡
        3.5.4 基于誤差修正的GA-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡風速預測仿真研究
    3.6 本章小結
第四章 風速預測模型預測性能的綜合評價優(yōu)選
    4.1 引言
    4.2 模糊模式識別理論
    4.3 主客觀綜合賦權法
        4.3.1 基于二元對比法的主觀權重的確定
        4.3.2 基于離差最大化法的客觀權重的確定
    4.4 基于模糊模式識別的風速預測模型性能評價的步驟
    4.5 基于風速模型預測性能評價的模糊模式識別優(yōu)選仿真
        4.5.1 構建風速預測模型庫
        4.5.2 風速預測模型預測性能評價指標體系的建立
        4.5.3 風速預測模型預測性能的模糊模式識別優(yōu)選的仿真研究
    4.6 本章小結
第五章 結論與展望
    5.1 結論
    5.2 展望
參考文獻
致謝
攻讀學位期間發(fā)表的學術論文及參與的科研項目



本文編號：3778921