短期風力發(fā)電預(yù)測方法研究.pdf

1、隨著風力發(fā)電技術(shù)的不斷發(fā)展，風電單機容量和并網(wǎng)型風電場的規(guī)模不斷增加，在電力供應(yīng)中所占比例也越來越大。為了保證風力發(fā)電系統(tǒng)穩(wěn)定運行和供電系統(tǒng)的可靠性，必須對供電系統(tǒng)進行有效地計劃和調(diào)度。而風力發(fā)電本身所特有的間歇性和不確定性，增加了對電網(wǎng)計劃和調(diào)度的難度。如果能夠?qū)︼L電場出力進行短期預(yù)報，將使電力調(diào)度部門能夠提前隨著風電出力的變化及時調(diào)整調(diào)度計劃，從而使電力供需達到平衡，同時還可以減少電力系統(tǒng)的備用容量、降低電力系統(tǒng)運行成本。如果預(yù)測精

2、度達到一定的要求，還可以提高電力系統(tǒng)中風電最大裝機比例，最終提高風電的競爭力。 本文首先對風電場短期預(yù)測系統(tǒng)國內(nèi)外發(fā)展情況、系統(tǒng)的構(gòu)成做了介紹，對當前的預(yù)測技術(shù)進行了概括，建立了一種基于小波分解和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風力發(fā)電預(yù)測方法。重點工作分為以下幾步： （1）通過計算原始數(shù)據(jù)分解后奇異點的李普希茲指數(shù)，分析李普希茲指數(shù)和小波分解后的模極大值之間的關(guān)系，并結(jié)合小波選擇的通用準則，選取合適的小波函數(shù)。 （2）利用選擇的母小

3、波對原始數(shù)據(jù)進行小波分解，找出各分量的模極大值，按照即興搜索的原則找出模極大值線后，計算各條模極大值線對應(yīng)的奇異點的李普希茲指數(shù)，找出原始風電功率中存在的不良數(shù)據(jù)，對原始數(shù)據(jù)進行修正。 （3）對修正后數(shù)據(jù)進行了小波分解，對高頻和低頻分量分別采用適應(yīng)于該序列的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從而達到預(yù)測精度和建模效率的統(tǒng)一。 （4）采用小波模極大值重構(gòu)中的交替投影算法，利用預(yù)測的高頻模極大值和各級低頻分量，重構(gòu)波形，得到最終的預(yù)測結(jié)果。