相關(guān)向量機(jī)理論在風(fēng)電功率實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、在我國(guó)，風(fēng)電是目前最有潛力的，可以大力發(fā)展的非水電可再生能源。但同時(shí)風(fēng)能的諸多自身特性，包括隨機(jī)性、不確定性等，使大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)存在一些困難。為了實(shí)現(xiàn)大規(guī)模風(fēng)能的開發(fā)利用，以超短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)為背景，吉林省多個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，從風(fēng)電功率的數(shù)據(jù)補(bǔ)齊、多步滾動(dòng)的預(yù)測(cè)方法、風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的不確定性分析以及預(yù)測(cè)誤差的非參數(shù)擬合四個(gè)方面進(jìn)行了全面的分析與研究。
　　對(duì)于風(fēng)力發(fā)電的特性分析、功率預(yù)測(cè)、儲(chǔ)能配置等研究都需要在歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)

2、上進(jìn)行展開，但實(shí)際中往往會(huì)由于各種原因?qū)е聰?shù)據(jù)不完整，缺失的數(shù)據(jù)可能會(huì)使系統(tǒng)變得混亂、難控制，或者存在越來越多的不確定性變化，這些情況都會(huì)對(duì)后續(xù)的分析估計(jì)造成很大的障礙?；谧畲笙嚓P(guān)最小冗余原則對(duì)風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)電功率數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)齊，首先分析得出與功率有關(guān)的變量，然后根據(jù)互信息理論，對(duì)變量通過最大相關(guān)最小冗余的原則進(jìn)行特征選取，挖掘特征與功率之間的聯(lián)系，最后根據(jù)這種聯(lián)系對(duì)功率數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)齊。結(jié)果表明特征選取是對(duì)高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維的有效辦法，從原始特征

3、集中選出特征子集，保留原始特征集的有效信息，從而補(bǔ)齊缺失的數(shù)據(jù)。
　　風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率越高，風(fēng)能的利用率越高，因此，需要確定合理有效的預(yù)測(cè)方法，建立多步滾動(dòng)的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型。相關(guān)向量機(jī)（RVM）是一種稀疏概率模型的學(xué)習(xí)機(jī)，具有很好的泛化學(xué)習(xí)能力，能有效地預(yù)測(cè)風(fēng)電功率并且運(yùn)行時(shí)間極快。同時(shí)引入集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD），將功率數(shù)據(jù)的初始序列分解成若干組平穩(wěn)的序列，該方法可以顯著提高預(yù)測(cè)精度，縮短運(yùn)行時(shí)間。
　　由于任何

4、預(yù)測(cè)都具有不確定性，因此帶有置信區(qū)間的單點(diǎn)預(yù)測(cè)范圍可以降低電網(wǎng)和風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)行的風(fēng)險(xiǎn)，整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行也就更安全穩(wěn)定。對(duì)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的不確定性進(jìn)行分析，可以把預(yù)測(cè)功率的單一值轉(zhuǎn)化成功率的估計(jì)區(qū)間。結(jié)果表明相關(guān)向量機(jī)的預(yù)測(cè)模型可以提供給定置信水平下的預(yù)測(cè)波動(dòng)范圍。
　　對(duì)預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行擬合分布評(píng)價(jià)，通過對(duì)預(yù)測(cè)誤差的分布特征可以分析得出非參數(shù)估計(jì)與預(yù)測(cè)方法、預(yù)測(cè)時(shí)間間隔、預(yù)測(cè)誤差概率分布形態(tài)以及風(fēng)電場(chǎng)裝機(jī)容量的關(guān)系，從而使系統(tǒng)穩(wěn)定持續(xù)地運(yùn)行。