基于频域分解的短期风电负荷预测

【摘要】：风电作为清洁能源，储量巨大，但是风电的随机性和不确定性增大了大规模风电并网的难度，阻碍了风电的发展。如果能对风电进行准确的预测，就可以有准备地应对风电并网的困难，从而促进风电的快速发展。 为了提高风电负荷预测的精度，本文将频域分解的方法运用在风电负荷预测中。该方法可以找到风电的部分规律，在一定程度上克服风电的不规则性。通过对原始负荷数据的频域分解，将数据分解成日周期、周周期、月周期、低频和高频五个部分。根据这五部分各自的特点，日周期部分和高频部分可以分别用BP神经网络方法训练和预测；低频部分是光滑的曲线，采用用一元线性回归的方法预测。最后利用某风电场的真实数据进行仿真研究，验证了上述方法的有效性。 为了进一步提高预测精度，对于上述方法获得的日周期部分和高频部分，采用提升小波对该部分进行三层小波分解，以去除噪声，再用最小二乘支持向量机进行训练和预测。低频部分仍然用一元线性回归的方法预测。然后将各部分的预测结果叠加，实现风电负荷的高精度预测。仿真结果表明，基于频域分解的方法可以有效地找到风电的规律，有利于结合一元线性回归、提升小波和最小二乘支持向量机的方法对不同的部分进行短期负荷预测，可以很大程度地提高预测的精度。 最后，基于上述方法，本文在MATLAB中的GUI平台上开发出短期风电负荷预测软件系统。该预测系统兼容性好，操作便捷，界面友好，预测精度高。 【关键词】：风电负荷预测 频域分解 最小二乘支持向量机 提升小波 负荷预测系统
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM614;TM715
【目录】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-15
• 第1章 绪论15-25
• 1.1 风电负荷预测背景及意义15-18
• 1.1.1 风电负荷预测的研究背景15-17
• 1.1.2 风电负荷预测的意义17-18
• 1.2 风电负荷预测的国内外研究现状18-19
• 1.3 风电负荷预测的方法分类19-24
• 1.4 文章主要研究内容和结构安排24-25
• 第2章 基于 FDD-BP 的短期风电负荷预测25-40
• 2.1 频域分解25-27
• 2.2 BP 神经网络27-29
• 2.3 基于 FDD-BP 的短期风电负荷预测模型29-31
• 2.4 仿真分析31-39
• 2.5 本章小结39-40
• 第3章 基于 FDD-LWT-LSSVM 的短期风电负荷预测40-56
• 3.1 最小二乘支持向量机40-41
• 3.2 提升小波41-43
• 3.2.1 小波提升的步骤42
• 3.2.2 分解与重构42-43
• 3.3 基于 FDD-LWT-LSSVM 的短期风电负荷预测模型43-45
• 3.4 仿真分析45-55
• 3.4.1 日周期部分的预测45-49
• 3.4.2 低频部分的预测49
• 3.4.3 高频部分的预测49-53
• 3.4.4 最后的预测结果53-55
• 3.5 本章小结55-56
• 第4章 短期风电负荷预测系统56-67
• 4.1 软件总体介绍56-58
• 4.2 软件系统介绍58-65
• 4.2.1 软件安装要求及过程59-60
• 4.2.2 软件操作及界面60-65
• 4.3 软件运行65-66
• 4.4 本章小结66-67
• 第5章 总结与展望67-69
• 5.1 总结67-68
• 5.2 展望68-69
• 参考文献69-74
• 致谢74-75
• 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文75-76
• 参与科研项目及所获奖励76

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