风电场风速及风电机组发电量的短期预报方法研究

【摘要】： 风电场风速及风电机组发电量的短期预测已经成为国内外共同关注的问题。风电场风速和发电量的较准确预测,可以调整调度计划,有效减轻风电对整个电网的不利影响等。目前用于风速短期预测的方法主要有数值天气预报和直接统计方法。本文首先采用2006年3月到2007年2月张北某风电场的十分钟平均风速测量数据进行了风电场的风特性分析,介绍了几种常用风模型;然后采用基于统计方法的时间序列法和人工神经网络法对风电场的风速进行短期预测。同时,本文分别针对BP神经网络的收敛速度慢、易于陷入局部极小值等缺陷,采用带动量项的BP算法来加快收敛速度,采用遗传算法来优化BP神经网络的结构和初始权重,并采用优化后的遗传神经网络进行风速短期预测,结果表明,遗传神经网络的预测效果优于时间序列法。最后利用风电机组发电量与风速之间的关系,根据预测得到的风速来预测发电量。 【关键词】：风速预测 发电量预报 时间序列 BP神经网络 遗传算法
【学位授予单位】：华北电力大学（北京）
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TM614
【目录】：

• 中文摘要3
• 英文摘要3-7
• 第一章 绪论7-13
• 1.1 选题背景及意义7-8
• 1.2 国内外风速及发电功率预测的研究现状8-11
• 1.2.1 风速预测的基本方法8-10
• 1.2.2 国外风速预测研究现状10-11
• 1.2.3 国内风速预测研究现状11
• 1.3 论文的主要研究内容11-12
• 1.4 本文的内容安排12-13
• 第二章 风特性分析13-24
• 2.1 风特性13-17
• 2.1.1 风速与风级13-14
• 2.1.2 风剪切特性14-15
• 2.1.3 风速频率分布特性15-16
• 2.1.4 风的湍流特性16-17
• 2.2 常用风速模型17-19
• 2.2.1 平均风速与湍流风速模型17-18
• 2.2.2 谐波总和18
• 2.2.3 阵风、渐变风和随机风模型18-19
• 2.3 风速测量19-21
• 2.4 实际风电场风特性分布21-24
• 2.4.1 数据介绍21-22
• 2.4.2 风向特性22
• 2.4.3 风速频率分布特性22-24
• 第三章 基于时间序列的风速预测模型24-38
• 3.1 时间序列法介绍24
• 3.2 时间序列的统计学模型24-26
• 3.2.1 自回归模型AR(p)25
• 3.2.2 滑动平均模型MA(q)25
• 3.2.3 自回归滑动平均模型ARMA(p,q)25-26
• 3.2.4 求和式自回归滑动平均模型ARIMA(p,d,q)26
• 3.3 时间序列的平稳性26-27
• 3.4 风速时间序列模型27-30
• 3.4.1 风速数据预处理27
• 3.4.2 模型定阶27-29
• 3.4.3 参数估计29-30
• 3.4.4 模型检验30
• 3.5 实例分析30-38
• 3.5.1 计算步骤30-31
• 3.5.2 计算实例和分析31-35
• 3.5.3 风速预测及误差分析35-37
• 3.5.4 分析结论37-38
• 第四章 基于人工神经网络的风速预测38-58
• 4.1 人工神经网络简介38-40
• 4.1.1 人工神经元模型39-40
• 4.2 BP神经网络40-45
• 4.2.1 BP神经网络的学习40-44
• 4.2.2 BP网络的特点及局限性44-45
• 4.2.3 带动量项和自适应学习率的BP算法45
• 4.3 遗传算法45-48
• 4.3.1 染色体编码46-47
• 4.3.2 产生初始种群47
• 4.3.3 适应度函数47
• 4.3.4 遗传算子(选择、交叉、变异)47-48
• 4.3.5 算法的终止条件48
• 4.4 遗传神经网络48-50
• 4.4.1 遗传算法优化神经网络的步骤49-50
• 4.5 遗传神经网络在风速预测中的应用50-58
• 4.5.1 遗传神经网络进行预测的基本步骤50-52
• 4.5.2 实例分析52-58
• 第五章 风电机组的发电量预报58-64
• 5.1 风力机的空气动力学58-59
• 5.2 功率特性分析59-61
• 5.3 短期发电量预报61-64
• 第六章 结论与展望64-66
• 6.1 结论64-65
• 6.2 展望65-66
• 参考文献66-69
• 致谢69-70
• 附录70-73
• 在学期间发表的学术论文和参加科研情况73

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