基于混合算法的超短期風電功率預測研究.pdf

1、面對資源日趨緊張的現(xiàn)狀，開發(fā)利用可再生能源成為了世界范圍內(nèi)能源發(fā)展戰(zhàn)略的重大舉措和主要潮流。風能作為重要的和最成熟的可再生能源技術，已成為了可再生能源發(fā)展的重要方向。隨著風電裝機容量的增加，風電功率預測將成為電力系統(tǒng)必不可少的重要組成部分，而在未來的五到十年內(nèi)風電功率預測的研發(fā)和應用重點是陸地風電場的超短期和短期預報。在此背景下，為滿足風電運行、維護及調(diào)度管理需要，提高風電功率預測精度，對預測方法進行了研究和改進，并進行了基于實測數(shù)據(jù)的

2、超短期風電功率預測應用研究。
　　首先介紹了風電功率預測的發(fā)展歷程和研究現(xiàn)狀，并著重分析了風電功率預測的兩種具有代表性的基本方法，時間序列法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡法的基本原理，給出了單一算法預測的優(yōu)缺點;在此基礎上探討了時序法與神經(jīng)網(wǎng)絡法相結合的合理化思想，采用了新的結合方式，綜合考慮了風速，風向，以及風電場當?shù)氐奈锢硐拗?，提出了一種基于ARIMA與BP神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的風電功率混合預測方法，并建立了預測模型;在模型的理論基礎上，綜合課題研