基于混沌時(shí)間序列的風(fēng)電場(chǎng)短期風(fēng)速預(yù)測(cè)研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著全球經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展和燃燒化石燃料所帶來(lái)的環(huán)境污染問(wèn)題越來(lái)越嚴(yán)重，世界各國(guó)都更加重視對(duì)新能源的研究、開(kāi)發(fā)與利用。風(fēng)能儲(chǔ)量充裕、潔凈環(huán)保，并且分布廣泛，具備良好的增長(zhǎng)潛能。目前，風(fēng)電并網(wǎng)是一種有效的將風(fēng)能應(yīng)用于實(shí)際的方法。風(fēng)能具有隨機(jī)性、波動(dòng)性的特點(diǎn)，這會(huì)造成風(fēng)電功率的隨機(jī)和不穩(wěn)定，因而將大量的風(fēng)電機(jī)組接入到電力系統(tǒng)會(huì)影響整個(gè)系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性。對(duì)風(fēng)速進(jìn)行正確的短期預(yù)測(cè)可以有效地減輕這種影響，可以用來(lái)管理和監(jiān)督風(fēng)電并網(wǎng)。本文以

2、實(shí)測(cè)的風(fēng)速時(shí)間序列為研究對(duì)象，在分析其混沌特性的基礎(chǔ)之上，將最大熵原理、支持向量機(jī)理論與混沌理論相結(jié)合，提出了一種基于最大熵混沌時(shí)間序列的支持向量機(jī)短期風(fēng)速預(yù)測(cè)模型，并對(duì)實(shí)測(cè)的風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。主要的工作內(nèi)容如下：
　　(1)嵌入維數(shù)和延遲時(shí)間的計(jì)算結(jié)果對(duì)于提高相空間重構(gòu)的質(zhì)量、降低時(shí)間序列的預(yù)測(cè)誤差具有顯著的影響；同時(shí)這兩個(gè)參數(shù)也是進(jìn)一步計(jì)算其他參數(shù)的基礎(chǔ)。本文采用多種方法分別探討了嵌入維數(shù)和延遲時(shí)間的計(jì)算，并通過(guò)實(shí)例進(jìn)行了比

3、較。
　　(2)只有證明風(fēng)速時(shí)間序列是混沌的，才可以在構(gòu)建風(fēng)速短期預(yù)測(cè)模型中采用與混沌相關(guān)的理論及其分析方法。本文采用計(jì)算飽和關(guān)聯(lián)維數(shù)和最大Lyapunov指數(shù)的方法對(duì)實(shí)際的歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行了混沌屬性的判別。
　　(3)為與本文提出的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行對(duì)比，使用加權(quán)一階局域法多步預(yù)報(bào)模型對(duì)實(shí)測(cè)的風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行了多步預(yù)測(cè)，結(jié)果表明，該模型的預(yù)測(cè)精度相對(duì)較低，預(yù)測(cè)誤差相對(duì)較大。
　　(4)以貝葉斯框架下的最小二乘支持向量機(jī)及最大熵