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文檔簡介
1、風(fēng)力發(fā)電進(jìn)入了規(guī)?;l(fā)展階段。但是風(fēng)電具有間歇性和隨機(jī)性的固有缺點(diǎn),隨著大量的風(fēng)力發(fā)電接入電網(wǎng),勢必會對電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定運(yùn)行以及保證電能質(zhì)量帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn),從而限制風(fēng)力發(fā)電的發(fā)展規(guī)模。風(fēng)電場功率短期預(yù)測是解決該問題的有效途徑之一。中國的風(fēng)電場大都是集中的、大容量的(百萬千瓦級甚至千萬千瓦級)風(fēng)電場,而電網(wǎng)建設(shè)相對比較薄弱,因此,中國更需要進(jìn)行風(fēng)電場功率短期預(yù)測的研究,而目前中國在此領(lǐng)域的研究還處在起步階段。 在此背景下,選擇風(fēng)
2、電場功率短期預(yù)測方法作為論文研究內(nèi)容,對多種預(yù)測方法的應(yīng)用進(jìn)行了研究和改進(jìn),主要工作包括以下幾個方面: 首先對風(fēng)電場測量參數(shù)和運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行了預(yù)處理及其統(tǒng)計規(guī)律的研究,得到一些后面研究中要用到的結(jié)論。 根據(jù)歷史記錄數(shù)據(jù),使用隨機(jī)時間序列分析方法針對一年12個月分別建立預(yù)測模型,進(jìn)行提前1-6小時的風(fēng)電場風(fēng)速及功率預(yù)測;預(yù)測精度滿足要求,并且發(fā)現(xiàn)預(yù)測誤差隨季節(jié)發(fā)生變化的規(guī)律。 提出了基于平均訓(xùn)練誤差的集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測
3、模型,用于1-6小時的風(fēng)電場風(fēng)速及功率預(yù)測,該模型具有明確的物理意義,可以顯著提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力;認(rèn)為徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)更適合風(fēng)電場功率預(yù)測;與隨機(jī)時間序列分析方法預(yù)測結(jié)果比較,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可以提高預(yù)測精度,預(yù)測誤差也呈現(xiàn)出隨季節(jié)發(fā)生變化的規(guī)律。 風(fēng)電場功率曲線建模是功率預(yù)測的一個重要步驟,在論文中提出了四種風(fēng)電場功率曲線的建模方法并進(jìn)行比較;在此基礎(chǔ)上提出了適合于中國大規(guī)模風(fēng)電場的功率預(yù)測技術(shù)路線。 為進(jìn)
4、一步提高預(yù)測精度,結(jié)合風(fēng)電場功率隨機(jī)性大的特點(diǎn),并考慮風(fēng)電場功率高階矩的特征,建立了基于最大信息熵的風(fēng)電場功率組合預(yù)測模型,應(yīng)用實(shí)例表明,該方法可以有效提高預(yù)測精度。 預(yù)測結(jié)果的不確定性信息非常重要,在論文中使用一種基于獨(dú)立分量分析的條件概率方法,建立了風(fēng)電場功率預(yù)測結(jié)果不確定性分析模型,該方法具有普適性,對使用數(shù)值氣象預(yù)報與不使用數(shù)值氣象預(yù)報的預(yù)測方法均適用。 論文的研究基于兩個風(fēng)電場的實(shí)際運(yùn)行和測量數(shù)據(jù),結(jié)果具有實(shí)際
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