風(fēng)電場(chǎng)出力組合預(yù)測(cè)算法的研究.pdf

1、風(fēng)能是一種純凈、無(wú)污染的可再生能源，分布廣泛，對(duì)風(fēng)能的開(kāi)發(fā)及利用越來(lái)越受到人們的重視，并且大規(guī)模的風(fēng)電并網(wǎng)在電網(wǎng)中所占的比重也越來(lái)越大，但由于風(fēng)電具有間歇性、隨機(jī)性和波動(dòng)性的特點(diǎn)，使得風(fēng)電并網(wǎng)具有一定的風(fēng)險(xiǎn)性，也給電網(wǎng)的安全運(yùn)行帶來(lái)極大的挑戰(zhàn)。解決上述問(wèn)題有效的方法就是對(duì)風(fēng)電場(chǎng)的輸出功率進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，可以降低這些風(fēng)險(xiǎn)因素所帶來(lái)的各種問(wèn)題，使電力調(diào)度人員更好的制定發(fā)電調(diào)度計(jì)劃，并且保證電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行，同時(shí)使電力系統(tǒng)的安全性、可靠性和經(jīng)濟(jì)

2、性得到保證。
　　 本文利用混沌理論的知識(shí)，對(duì)風(fēng)電場(chǎng)的功率時(shí)間序列進(jìn)行了相空間重構(gòu)，在此基礎(chǔ)上分別創(chuàng)建了兩種單一模型:RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型和最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型。單一模型采用不同的算法和方法，因而利用原始數(shù)據(jù)的有效信息不同，并且單一模型的預(yù)測(cè)精度不高，針對(duì)此問(wèn)題，本文采用最小方差組合算法，對(duì)單一模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)組合，可以充分利用原始數(shù)據(jù)的有效信息，達(dá)到提高預(yù)測(cè)精度的目的。
　　 大多數(shù)對(duì)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)采用的方

3、法都是對(duì)點(diǎn)序列進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到的是一組確定性的時(shí)間序列，無(wú)法確定預(yù)測(cè)結(jié)果可能的波動(dòng)范圍，而對(duì)風(fēng)電功率的變化趨勢(shì)和變化區(qū)間進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)可以滿(mǎn)足這種要求。本文提出采用信息?；椭С窒蛄繖C(jī)理論相結(jié)合的方法對(duì)風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)電功率的變化趨勢(shì)和變化區(qū)間進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到的是下一時(shí)間段功率時(shí)間序列取值的可能范圍，根據(jù)區(qū)間預(yù)測(cè)結(jié)果，電場(chǎng)技術(shù)人員可以得到下一時(shí)間段風(fēng)電功率變化的最小值、平均值和最高值，以便更好的安排發(fā)電計(jì)劃和調(diào)度計(jì)劃，對(duì)風(fēng)電場(chǎng)與電力系統(tǒng)的協(xié)調(diào)運(yùn)行具有