風(fēng)電功率預(yù)測(cè)方法研究及其應(yīng)用.pdf

1、隨著大規(guī)模風(fēng)電接入電網(wǎng)，風(fēng)電功率的波動(dòng)性和間歇性給電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。風(fēng)電功率預(yù)測(cè)是解決大規(guī)模風(fēng)電接入電網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)之一，能夠?yàn)殡娏ο到y(tǒng)調(diào)度控制提供技術(shù)支持。目前國(guó)內(nèi)針對(duì)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)方法的研究取得了一定的成果但不夠深入，預(yù)測(cè)系統(tǒng)的開發(fā)剛剛起步，缺乏規(guī)范和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。因此，對(duì)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)方法研究具有重要的意義。
　　本文以某風(fēng)電場(chǎng)為研究對(duì)象，對(duì)風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速分布、風(fēng)電功率時(shí)間特征展開了系統(tǒng)的研究，以探求更高精度的風(fēng)電功率

2、預(yù)測(cè)方法。同時(shí)，根據(jù)需求分析研發(fā)了風(fēng)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)。主要內(nèi)容如下:
　　首先，以某風(fēng)電場(chǎng)為對(duì)象，對(duì)風(fēng)速、功率特性進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。結(jié)果表明:風(fēng)速的概率分布呈現(xiàn)威布爾分布特征;風(fēng)電功率具有隨機(jī)性、波動(dòng)性和混沌性，隨著時(shí)間尺度的降低風(fēng)電功率的波動(dòng)性減弱。
　　然后，提出了一種以經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Empirical Mode Decomposition，EMD)和相空間重構(gòu)為核心的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)方法，將分解后的本征模函數(shù)(Intrins

3、ic Model Function,IMF)分量和剩余分量進(jìn)行相空間重構(gòu)，將重構(gòu)序列輸入支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)模型預(yù)測(cè)風(fēng)電功率。結(jié)果表明，經(jīng)過EMD分解降低了建模復(fù)雜程度，相空間重構(gòu)能夠降低偏差較大分量對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響，提高了預(yù)測(cè)的精確度。
　　其次，提出了基于元學(xué)習(xí)的風(fēng)電功率非線性組合預(yù)測(cè)模型。以灰色模型、時(shí)間序列模型、線性回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果和預(yù)測(cè)序列的特征屬性作為元預(yù)測(cè)器