【摘要】：風(fēng)能作為清潔能源,在世界各國得到了廣泛應(yīng)用。但是風(fēng)資源本身的波動性決定了風(fēng)能利用時必然會產(chǎn)生不確定性問題,無論是陸地風(fēng)電還是海上風(fēng)電,在利用風(fēng)能時都將面臨風(fēng)電功率預(yù)測的不確定性。因此,如何提高風(fēng)電功率預(yù)測精度,是風(fēng)能利用丞需解決的問題之一;另外,大規(guī)模的風(fēng)電并入電網(wǎng)也會對電力系統(tǒng)的調(diào)度帶來很大影響,如何提高風(fēng)能利用率,減少棄風(fēng)量,降低電力系統(tǒng)發(fā)電成本,提高電能可靠性和電能質(zhì)量是風(fēng)能利用所要解決的另一大問題。因此,本文提出了一種基于支持向量機(jī)的風(fēng)電功率預(yù)測方法,并研究了風(fēng)電功率預(yù)測不確定性,構(gòu)建了適用于電力系統(tǒng)魯棒優(yōu)化調(diào)度的不確定集合以及含風(fēng)電場的電力系統(tǒng)魯棒優(yōu)化調(diào)度模型。主要研究內(nèi)容有:1、建立基于支持向量機(jī)(SVM)的風(fēng)電功率預(yù)測模型。研究了風(fēng)電場的風(fēng)資源的風(fēng)速特性和風(fēng)向特性以及支持向量機(jī)算法,并利用實際風(fēng)電場數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本篩選,采用支持向量機(jī)功率預(yù)測模型,將預(yù)測結(jié)果與采用RBF和小波分析法得到的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比分析,最后通過算例分析驗證了支持向量機(jī)預(yù)測方法具有較高的預(yù)測精度。2、本文分析了影響預(yù)測結(jié)果的不確定性因素,引入置信區(qū)間來描述風(fēng)電功率不確定性,通過對比分析三臺機(jī)組在不同置信度下的置信區(qū)間,來反映預(yù)測結(jié)果的波動范圍;3、通過對預(yù)測結(jié)果的不確定性分析來構(gòu)建可用于電力系統(tǒng)調(diào)度的不確定集合,所構(gòu)建預(yù)測誤差不確定集合是橢圓型集合,可以在保證集合精度的情況下大大減小其保守度,最后通過仿真分析驗證其收斂性,結(jié)果表明,構(gòu)建的橢圓型集合在降低保守度的情況下,仍然具有很好的收斂性。4、依據(jù)不確定性集合中風(fēng)電的可能場景,合理計劃自動發(fā)電控制(AGC)機(jī)組出力,建立以最小化發(fā)電成本和最大化利用風(fēng)電為目標(biāo)的魯棒優(yōu)化經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型,并用某區(qū)域的電廠數(shù)據(jù)做算例分析,結(jié)果表明構(gòu)建的調(diào)度模型具有很好的魯棒性和經(jīng)濟(jì)性。
【圖文】：

華北水利水電大學(xué)碩士學(xué)位論文電新增裝機(jī)容量所占比例分別為華北（25%）、中南（23%）、華東（23%）、西北（1（9%）和東北（3%）。華北、西北和東北的“三北”地區(qū)新增裝機(jī)容量占比為、華東、西南部地區(qū)新增裝機(jī)容量占比達(dá)到 55%。與 2016 年相比，2017 年中現(xiàn)增長，新增裝機(jī)容量占比增長至 23%，同比增長 76.9%；而西南和西北地區(qū)降，，西南地區(qū)下降到了 9%，西北地區(qū)下降到了 17%，同比下降分別為 35%。

2 1-3 2016 年和 2017 年中國各區(qū)域新增風(fēng)電裝機(jī)容量占比情tion of new wind power installed capacity in various regions of Ch我國的風(fēng)電裝機(jī)容量不斷增加，風(fēng)電產(chǎn)能也在持續(xù)增長雜，往往電力負(fù)荷中心不是風(fēng)電場發(fā)電中心，這就給電上風(fēng)資源的間歇性和波動性，往往給電力系統(tǒng)帶來很大力系統(tǒng)運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)，是檢驗電能可靠性和電能質(zhì)量組運(yùn)行條件約束下，充分考慮綜合因素，安排各種機(jī)組風(fēng)電場的電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度也面臨很大的挑戰(zhàn)[5-9]，一
【學(xué)位授予單位】：華北水利水電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TM73

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2609813