学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

风电场功率短期预测及其对负荷预测的影响

作　者: 赵兴梁
导　师: 栗然
学　校: 华北电力大学（河北）
专　业: 电力系统及其自动化
关键词: 风速预测功率预测奇异谱分析主成分分析最小二乘支持向量机
分类号: TM715
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 258次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

风电场功率短期预测对并网风力发电系统的运行有重要意义。本文针对风电场风速序列的特点,采用奇异谱分析提取风速序列中的趋势成分和振荡周期成分,进行准周期信号分量重建。然后考虑温度、气压对风速的影响,提出了一种基于主成分分析的最小二乘支持向量机短期风速预测方法,以样本数据矩阵的主成分作为最小二乘支持向量机的输入。在此基础上,建立了考虑尾流效应的风电场输出功率预测模型。最后,以某风电场的短期功率预测为例,运用Matlab 7.0编程实现了本文提出的算法,并在引入“等效负荷”概念基础上,分析了风电场对接入地区负荷预测的影响。

全文目录

中文摘要  4
英文摘要  4-7
第一章绪论  7-14
  1.1 国内外风电发展概况  7-9
  1.2 课题背景及选题意义  9-11
  1.3 国内外研究现状  11-13
  1.4 本文所做工作  13-14
第二章风电相关特性分析  14-24
  2.1 风能指标  14-16
  2.2 风速模型  16-17
  2.3 风况特征和风能资源特征  17-19
  2.4 风能分布模型  19-21
  2.5 风电机组的输出功率特性  21-23
  2.6 风电场的等效模型  23-24
第三章基于主成分分析的最小二乘支持向量机预测模型  24-36
  3.1 支持向量机理论基础  24-29
    3.1.1 机器学习和统计学基本理论  24-27
    3.1.2 最优化理论  27-29
  3.2 支持向量机  29-30
    3.2.1 线性支持向量机  29
    3.2.2 非线性支持向量机  29-30
    3.2.3 核函数  30
  3.3 最小二乘支持向量机  30-33
    3.3.1 最小二乘支持向量机原理  30-31
    3.3.2 参数选择方法  31-33
  3.4 主成分分析理论  33-34
  3.5 LS-SVM 在风速预测中的应用  34-36
第四章风电场功率短期预测  36-49
  4.1 奇异谱分析理论基础  37-40
  4.2 风速时间序列的奇异谱分析  40-41
  4.3 考虑气象因素的短期风速预测  41-45
  4.4 风电场功率短期预测  45-49
第五章风电场短期功率预测对负荷预测的影响  49-54
  5.1 负荷特点分析  49-50
  5.2 含风电场地区的负荷特点分析  50-51
  5.3 “等效负荷”预测  51-54
第六章结论  54-55
参考文献  55-58
致谢  58-59
攻读硕士学位期间发表的学术论文和参加科研情况  59

风电场功率短期预测及其对负荷预测的影响

内容摘要

全文目录

相似论文