風電場短期功率預測及風電并網(wǎng)后的系統(tǒng)頻率穩(wěn)定性分析.pdf

1、風力發(fā)電技術(shù)在可再生能源發(fā)展利用中最快最成熟，但其具有波動性、間歇性、隨機性的特點，使得大容量的風力發(fā)電接入電網(wǎng)，對電力系統(tǒng)的安全及穩(wěn)定運行帶來嚴峻挑戰(zhàn)。對風功率進行預測，是解決這個問題的有效途徑。本文對風電場功率和風電并網(wǎng)后的頻率穩(wěn)定兩個方面進行了研究。
　　根據(jù)風電場風速及功率特性的分析，考慮了溫度、風速等影響功率預測的因素，提出了一種將改進粒子群優(yōu)化應用到最小二乘支持向量機的短期功率預測方法。以內(nèi)蒙古某風電場的歷史數(shù)據(jù)和氣象

2、數(shù)據(jù)為訓練樣本，分析影響功率預測的各種因素，對歷史數(shù)據(jù)中的“異常數(shù)據(jù)”進行修正，建立LSSVM模型對風電場風速及功率進行預測，然而LSSVM中的兩個參數(shù)對模型預測誤差有很大影響;對此，采用粒子群優(yōu)化算法對LSSVM的模型參數(shù)進行優(yōu)化;為了避免粒子群的早熟收斂問題，應用改進PSO-LSSVM模型，使得預測誤差有所降低。實際算例表明，預測方法收斂性好、方便實用、有較高的預測精度和較快的訓練速度。
　　考慮了風電場并網(wǎng)對電網(wǎng)頻率穩(wěn)定性產(chǎn)