【摘要】：隨著風(fēng)電滲透率和清潔能源經(jīng)濟(jì)高效環(huán)保體系需求的不斷提高,減少風(fēng)電的棄風(fēng)量,提升風(fēng)電利用率成為風(fēng)電研究的重要問題。因此,提高風(fēng)電場的功率穩(wěn)定性和改善風(fēng)電場電能質(zhì)量尤為重要。本文根據(jù)遼寧某風(fēng)電場特性,對支持向量機(jī)方法的風(fēng)電預(yù)測進(jìn)行了研究。首先研究了機(jī)器學(xué)習(xí)理論的原理和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論中的相關(guān)概念,包括VC維和經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化。在大樣本數(shù)據(jù)的情況下,通過學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的映射關(guān)系,從樣本的分類和回歸問題兩個(gè)方面對支持向量機(jī)進(jìn)行了全面的闡述和研究。其次,研究了布谷鳥算法的搜索過程,通過加入自適應(yīng)調(diào)整動(dòng)態(tài)步長和模擬退火過程對布谷鳥算法進(jìn)行了改進(jìn),提出利用改進(jìn)布谷鳥算法對懲罰因子參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)尋優(yōu)的方法,在Matlab中分別利用網(wǎng)格法、布谷鳥算法和改進(jìn)的布谷鳥算法三種算法對風(fēng)電功率進(jìn)行預(yù)測,并對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行分析。引入經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解,對風(fēng)電信號進(jìn)行平穩(wěn)化。闡述了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的幾個(gè)重要概念,包括瞬時(shí)頻率、本征模態(tài)函數(shù)以及特征時(shí)間尺度。重點(diǎn)說明了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的基本原理、流程、主要性質(zhì)和存在的問題,然后根據(jù)存在的問題提出改進(jìn)的方法,并將經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與改進(jìn)布谷鳥算法的支持向量機(jī)相結(jié)合,建立了基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的改進(jìn)布谷鳥算法支持向量機(jī)算法模型,并用風(fēng)電場實(shí)際數(shù)據(jù)證明了該模型預(yù)測的準(zhǔn)確性。
【圖文】：

能開發(fā)的隊(duì)伍中來，相關(guān)研究領(lǐng)域也取得了長足的網(wǎng)在風(fēng)電方面的投入都比較大，掌握了一定的市場管理技術(shù)、發(fā)電技術(shù)和研發(fā)技術(shù)等日益完善，風(fēng)電闊。院發(fā)布的《預(yù)見 2019》以及《2019 年中國風(fēng)電產(chǎn)裝機(jī)規(guī)模穩(wěn)步擴(kuò)大，逐漸成為風(fēng)電發(fā)展最具潛力的界前列[5]。2018年，我國風(fēng)電新增并網(wǎng)容量 2033 萬，全年上網(wǎng)電量達(dá) 3570 億千瓦時(shí)，全年風(fēng)電利用小 153 小時(shí)[6]。2013 年至 2018 年風(fēng)電新增并網(wǎng)容量到上述成績，能夠持續(xù)的穩(wěn)步發(fā)展，得益于中國的網(wǎng)的區(qū)域來說，新增較多的省份主要為內(nèi)蒙古、江電并網(wǎng)容量分別為 193 萬千瓦、156 萬千瓦、117 萬 萬千瓦，這六個(gè)增長較快的省份累計(jì)占比能達(dá)到全

圖 1-2 2011—2018 年中國棄風(fēng)率變化情況Fig 1-2 Change of China's abandoned wind rate in 2011-2018以看出，在 2015 和 2016 兩年由于我國棄風(fēng)限電的大趨勢，—2018 年中國對于棄風(fēng)率的管理和控制，整個(gè)社會對于風(fēng)電風(fēng)率不斷下降[9]。的資源利用情況的研究發(fā)現(xiàn)，目前我國的棄風(fēng)限電的現(xiàn)象逐步穩(wěn)定，風(fēng)電消納問題也逐漸好轉(zhuǎn)[10]。另外，我國的電網(wǎng)也納，增加風(fēng)電的外送從而提高風(fēng)電消納能力，使棄風(fēng)問題得義溫度、海拔等地理環(huán)境因素影響的風(fēng)電功率呈現(xiàn)出較強(qiáng)的間調(diào)峰性，較難實(shí)現(xiàn)人為出力大小可控性，這往往給電力系統(tǒng)驗(yàn)。傳統(tǒng)的調(diào)度計(jì)劃直接使用風(fēng)電的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行規(guī)劃，，具當(dāng)中，電網(wǎng)運(yùn)行負(fù)荷的峰谷期間，如果對于風(fēng)電出力不加以
【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】：TM614;TP18

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 劉新宇;白珂;;雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機(jī)網(wǎng)側(cè)換流器復(fù)合控制策略的研究[J];華北水利水電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2015年06期

2 江全元;龔裕仲;;儲能技術(shù)輔助風(fēng)電并網(wǎng)控制的應(yīng)用綜述[J];電網(wǎng)技術(shù);2015年12期

3 肖白;聶鵬;穆鋼;王吉;田莉;;基于多級聚類分析和支持向量機(jī)的空間負(fù)荷預(yù)測方法[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2015年12期

4 劉愛國;薛云濤;胡江鷺;劉路平;;基于GA優(yōu)化SVM的風(fēng)電功率的超短期預(yù)測[J];電力系統(tǒng)保護(hù)與控制;2015年02期

5 薛禹勝;雷興;薛峰;郁琛;董朝陽;文福拴;鞠平;;關(guān)于風(fēng)電不確定性對電力系統(tǒng)影響的評述[J];中國電機(jī)工程學(xué)報(bào);2014年29期

6 崔楊;李莉;陳德榮;;基于最小二乘支持向量機(jī)的超短期風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測[J];電氣自動(dòng)化;2014年05期

7 張凱鋒;楊國強(qiáng);陳漢一;王穎;丁恰;;基于數(shù)據(jù)特征提取的風(fēng)電功率預(yù)測誤差估計(jì)方法[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2014年16期

8 葉林;趙永寧;;基于空間相關(guān)性的風(fēng)電功率預(yù)測研究綜述[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2014年14期

9 王賀;胡志堅(jiān);張翌暉;李晨;楊楠;王戰(zhàn)勝;;基于聚類經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和最小二乘支持向量機(jī)的短期風(fēng)速組合預(yù)測[J];電工技術(shù)學(xué)報(bào);2014年04期

10 王賀;胡志堅(jiān);陳珍;仉夢林;賀建波;李晨;;基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)功率組合預(yù)測[J];電工技術(shù)學(xué)報(bào);2013年09期

本文編號：2643729