基于BP-馬爾科夫組合法對風(fēng)電短期功率預(yù)測研究.pdf

1、I分類號(hào)UDC密級學(xué)號(hào)1108080822碩士學(xué)位論文碩士學(xué)位論文基于基于BP馬爾科夫組合法對風(fēng)電短期功率預(yù)測研究馬爾科夫組合法對風(fēng)電短期功率預(yù)測研究武小暄武小暄學(xué)科門類：類：工學(xué)學(xué)科名稱：稱：電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化指導(dǎo)教師：師：姚李孝姚李孝教授教授申請日期：期：2014年3月基于BP馬爾科夫組合法對風(fēng)電短期功率預(yù)測研究武小暄西安理工大學(xué)III論文題目：基于BP馬爾科夫組合法對風(fēng)電短期功率預(yù)測研究學(xué)科名稱：電力系統(tǒng)及其自動(dòng)

2、化作者姓名：武小暄簽名：論文題目：基于BP馬爾科夫組合法對風(fēng)電短期功率預(yù)測研究學(xué)科名稱：電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化作者姓名：武小暄簽名：導(dǎo)師姓名：姚李孝教授簽名：導(dǎo)師姓名：姚李孝教授簽名：摘要摘要根據(jù)對風(fēng)力發(fā)電的研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)電并入大電網(wǎng)不斷的引發(fā)關(guān)注，研究人員希望可以有很好的風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng)來解決并網(wǎng)之后可能會(huì)產(chǎn)生的一系列問題，如果該預(yù)測系統(tǒng)可以預(yù)測出短期內(nèi)的風(fēng)電功率，甚至是中長期內(nèi)的風(fēng)電功率，絕對會(huì)對電網(wǎng)以及電力行業(yè)，甚至是全國經(jīng)濟(jì)帶來很大的

3、幫助。很多學(xué)者在風(fēng)功率短期預(yù)測方面做了很多研究。本文主要是對風(fēng)電場的短期功率進(jìn)行預(yù)測工作，考慮到風(fēng)速、溫度、大氣壓強(qiáng)對風(fēng)電輸出功率的影響，提出了以馬爾科夫鏈修正BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差的一種預(yù)測模型，可以提高風(fēng)電廠短期功率預(yù)測的精度。首先在闡述基本原理和算法的基礎(chǔ)上，應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對初始數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，得到原始預(yù)測模型；然后使用馬爾科夫鏈對誤差進(jìn)行修正，從而得到修正后的預(yù)測模型，并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型相比較，證明所建立模型可以很好的提

4、高預(yù)測精度，具有很好的適用性。最后運(yùn)用該模型對某2000MW風(fēng)力發(fā)電站進(jìn)行短期功率預(yù)測，選取一年當(dāng)中四季不同月份的風(fēng)速、溫度、大氣壓強(qiáng)以及輸出功率數(shù)據(jù)這些現(xiàn)場測量的數(shù)據(jù)和運(yùn)行數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理、分析，通過仿真以及預(yù)測結(jié)果分析表明：本文提出的預(yù)測誤差—修正的方法能夠較好地預(yù)測風(fēng)力發(fā)電站的輸出功率，與其他的方法相比之下，誤差減小，提高了風(fēng)力發(fā)電站短期功率預(yù)測的精度。關(guān)鍵字關(guān)鍵字：風(fēng)電場發(fā)電；風(fēng)電短期功率預(yù)測；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理；馬