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1、隨著全球能源的進(jìn)一步緊缺,風(fēng)能作為一種清潔環(huán)保、儲(chǔ)量豐富的可再生能源越來(lái)越受到人們的重視。大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)所需解決的首要問(wèn)題是提高風(fēng)電出力的預(yù)測(cè)精度?,F(xiàn)有的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)研究更多的關(guān)注于預(yù)測(cè)模型本身性能的優(yōu)劣,而忽略了對(duì)風(fēng)電功率時(shí)間序列的屬性分析,造成所選定的預(yù)測(cè)模型不能充分學(xué)習(xí)風(fēng)電功率時(shí)間序列所蘊(yùn)含的全部信息?;诖耍疚倪\(yùn)用多尺度分析和混沌理論對(duì)傳統(tǒng)的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型予以改進(jìn),具體為:
本文利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒▽?duì)風(fēng)電功率時(shí)間序列
2、進(jìn)行多尺度分析,進(jìn)一步對(duì)各頻帶分量進(jìn)行Hilbert-Huang變換,得風(fēng)電功率時(shí)間序列的時(shí)頻譜和邊際譜,充分反映了風(fēng)電功率時(shí)間序列的幅值隨頻率和時(shí)間變化的細(xì)節(jié)信息。
對(duì)各頻帶信號(hào)采用C-C法進(jìn)行相空間重構(gòu),同時(shí)估計(jì)出各頻帶信號(hào)的延遲時(shí)間和嵌入維數(shù),利用Wolf法計(jì)算各頻帶分量的最大Lyapunov指數(shù),在判定各頻帶分量均具有混沌屬性后,可對(duì)其進(jìn)行混沌預(yù)測(cè)。
在相空間重構(gòu)的基礎(chǔ)上,本文改進(jìn)了最小二乘支持向量機(jī)
3、和混沌徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型,算例結(jié)果表明:兩種預(yù)測(cè)模型均能很好的反應(yīng)風(fēng)電功率時(shí)間序列的未來(lái)變化趨勢(shì),具有較高的預(yù)測(cè)精度。上述兩種預(yù)測(cè)模型均采用粒子群算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,以期降低模型的預(yù)測(cè)誤差。
綜合考慮風(fēng)電功率時(shí)間序列中各頻帶信號(hào)的變化特征和單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型的優(yōu)點(diǎn),本文提出了一種風(fēng)電功率縱向疊加預(yù)測(cè)模型:對(duì)各頻帶信號(hào)的平均瞬時(shí)頻率進(jìn)行計(jì)算,區(qū)分高頻隨機(jī)分量和低頻趨勢(shì)分量,采用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)高頻隨機(jī)分量進(jìn)行
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