基于分季建模的風電功率單一預測模型的建立.pdf

1、近年來，隨著能源危機、溫室效應和環(huán)境污染的日益嚴重，清潔的可再生能源越來越受到人們的關注。風能作為一種清潔的可再生能源，已成為許多國家緩解能源危機、減輕環(huán)境污染的重點開發(fā)能源。風能主要是以風力發(fā)電的形式加以利用，但由于風能具有隨機性、間歇性和不穩(wěn)定性等特點，大量風電的接入將會對電網(wǎng)產(chǎn)生沖擊，對電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行造成巨大的影響。因此，對風電功率進行準確預測，不僅可以提前制定相應的調(diào)度策略，而且可以保證電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定的運行。
　　

2、本文首先研究了風力發(fā)電機組的基本結(jié)構(gòu)和控制技術，并分析了影響風電功率的主要因素，研究了風速、風向和環(huán)境溫度的四季特性，在此基礎上，提出一種基于分季建模的思路，并著重研究了六種短期風電功率單一預測模型，為風電功率單一預測模型庫的建立奠定了基礎。
　　本文主要研究工作如下:
　　(1)闡述了風電功率預測的研究背景及意義，并研究了風力發(fā)電機組的總體結(jié)構(gòu)及控制技術，總結(jié)了目前風電功率預測模型的研究現(xiàn)狀及常用的預測方法。
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3、2)研究了風力發(fā)電機組的功率模型，并在此基礎上分析了影響風電功率的主要因素;研究了風速、風向和環(huán)境溫度的四季特性，采用數(shù)據(jù)對比法對短期風電功率的異常數(shù)據(jù)進行了識別，并利用最小二乘擬合曲線對異常數(shù)據(jù)進行了修正和修補。
　　(3)深入研究了T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的建模理論，并采用橢圓基函數(shù)代替高斯函數(shù)對其進行改進，擴展其接收域;利用模糊C-均值聚類確定橢圓基函數(shù)的中心值;引入慣性項加快網(wǎng)絡的收斂速度，建立了改進型T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型

4、，并分別對四季短期風電功率進行預測。仿真結(jié)果表明分季后改進型T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡模型能夠有效的提高風電功率的預測精度。
　　(4)此外，還建立了五種單一風電功率預測模型，主要包括基于交叉驗證算法優(yōu)化平滑參數(shù)的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡模型、基于遺傳算法優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡模型、支持向量機模型、多元線性回歸模型和基于灰關聯(lián)改進型持續(xù)法模型;并提出一種基于分季建模的思路，分別采用五種模型對四季短期風電功率進行預測。在MATLAB平臺上進行仿真研