本文關鍵詞：基于NWP和支持向量機的風電功率預測研究

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【摘要】：隨著常規(guī)能源消耗加速與環(huán)境惡化加劇,全球范圍內(nèi)的能源問題凸顯。風能作為安全性與可行性俱佳的綠色能源,其大規(guī)模應用對緩解能源和環(huán)境問題具有重大意義。我國的風電裝機容量在近幾年來呈現(xiàn)高速增長的態(tài)勢。由于風能資源的間歇性和隨機性,風電場大規(guī)模接入電網(wǎng)會對電網(wǎng)帶來較大的沖擊,影響電網(wǎng)運行的可靠性、穩(wěn)定性和電能質(zhì)量。因此,在電網(wǎng)薄弱或遠離負荷中心的地區(qū),風電場出現(xiàn)限電或者停發(fā)的情況。為實現(xiàn)風電場的實時在線調(diào)度,以便電網(wǎng)可以安全接入更多的風電場,國家能源局強制性要求所有風電場安裝風電功率預測系統(tǒng),為電力系統(tǒng)調(diào)度部門安排發(fā)電計劃提供依據(jù)。在此背景下,本文選擇風電功率預測技術作為主攻方向。早在上世紀七十年代,國外就開展了風電功率預測技術的研究工作,已有多個成熟的系統(tǒng)投入實際運行并發(fā)揮作用。我國起步較晚,在預測核心算法及對預測結果影響重大的NWP數(shù)值天氣預報領域的成果與國外先進水平存在相當差距。為提高風電功率預測精度,本文對比了各種常見風電功率預測模型,對基于風電場實測數(shù)據(jù)的支持向量機風電功率預測模型做出改進。本文的主要研究內(nèi)容如下：(1)介紹了風的成因及其特性,對預測結果產(chǎn)生較大影響的風速與風向的變化特性重點進行分析。對比了國內(nèi)可獲得的幾種NWP的特點與技術參數(shù),為風電功率預測模型的建模提供數(shù)據(jù)選擇的參考方案。最終選定了某種精度較高的NWP數(shù)據(jù)作為建模的數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進行前期的分析處理。(2)對各種風電功率預測模型進行深入的探討,對常見的若干種建模方法進行比較。針對實際情況選用在小樣本集及存在一定矛盾樣本條件下表現(xiàn)最佳的SVM支持向量機作為預測建模算法。(3)詳細分析了統(tǒng)計學習理論的核心問題,描述了SVM的工作原理及其在有限樣本訓練學習中的優(yōu)勢,選定了一種支持向量機結構,利用某風電場的實測數(shù)據(jù),結合上一章的NWP數(shù)據(jù),建立了一個基準預測模型。并提出了預測模型的評價標準。(4)根據(jù)風電場的實測功率數(shù)據(jù)及提取的NWP數(shù)據(jù),基于風速和風向區(qū)間進行優(yōu)化,并對預測模型進行驗證。實驗證明經(jīng)過對數(shù)據(jù)的分析與優(yōu)化之后,模型的預測精度得到了有效的提高。(5)基于上述研究工作,對風電功率預測系統(tǒng)進行算法改進,提高了預測系統(tǒng)的精度與準確率。
【學位授予單位】：華北電力大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM614;TP18

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本文編號：1202867