考虑气象因素影响的风电场风速预测研究

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时间:2019-03-12

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1、专业学位硕士研究生学位论文新疆大学论文题目(中文):考虑气象因素影响的风电场风速预测研究论文题目(外文):ResearchonWindSpeedForecastingConsideringEffectsofMeteorologicalFactorsinWindFarm研究生姓名:吕光建学位类别:专业学位专业名称:电气工程导师姓名职称:张新燕教授论文答辩日期2015年5月23日学位授予日期年月日新疆大学硕士学位论文摘要当今世界,能源问题备受关注,解决能源危机已经迫在眉睫。在这种形势下,各国都已将新能源的开发和利用

2、列上经济与社会发展的重要日程。其中,风能资源的的开发利用最为广泛,作为传统发电技术的最有潜力替代者,风力发电技术拥有诸多的优势。风能资源与生俱来的经济、绿色以及可再生特性给我们提供了广阔的利用空间。但同时风资源的较强波动性给大规模的风电并网提出了新的课题,如何更好地调控风电出力对于电力系统的稳定有着极其重要的意义。因此开展风速预测研究势在必行,良好的风速预测结果可以使我们更好地制定调度计划等相关措施,减少有功出力的波动,增强系统的稳定性。影响风速的因素有很多,诸如地形地貌、气象因素等。其中,温度、湿度、压强等对

3、风速的变化有较大的影响,使风速的日变化规律性较差,预测精度不高。基于以上问题,本论文主要做了如下研究:(1)分析风资源的分布与特征是开展风速预测研究的前提,本论文在介绍国内外风电产业以及风速预测研究的发展情况基础上,对我国风资源分布及特征进行分析,并分析风电并网对电力系统影响。(2)分析气象因素中温度、湿度、气压与风速的相关性。由于风速具有较强的随机性,容易受到多种因素的影响,特别是容易受当地气象条件的影响,而且影响因素复杂多变。本文在直观分析的基础上运用数学分析上的相关系数的方法说明几个主要影响因素与风速的相

4、关程度,以相关系数作为衡量依据,确定其相关程度,并把最大的影响因子与历史风速一起作为预测模型的输入。(3)考虑主要气象因素影响的风速预测。本论文主要采用一种混合聚类方法对神经网络训练样本进行分类,在此基础上对BP神经网进行训练,开展预测仿真研究。因为预测方法的改进和预测模型的优化对于风速预测的精度提高有着至关重要作用,通过混合聚类可将BP神经网的训练样本进行有效分类,此举可将BP神经网络针对相似成程度越高的训练样本其预测精度越高的优势充分发挥,两者的优势相得益彰,从I新疆大学硕士学位论文而提高风速预测的精度。关

5、键词:气象因素神经网络混合聚类风速预测II新疆大学硕士学位论文AbstractNowadaysglobalenergycrisishasbecomeathornyissuesofcommonconcernofallcountriesintheworld,itisimminenttosolvetheenergycrisis.Inthissituation,thedevelopmentandutilizationofnewenergyhasbeenlistedontheagendaoftheinationalene

6、rgydevelopment.Asthemostpotentialsubstitutefortraditionalpowergenerationtechnology,windenergyhasbeenwidelyusedforit’sadvantages.Economy,greenandrenewablewindresourcecharacteristicsinherentprovidesuswithabroadapplicationprospect.Atthesametime,strongfluctuatio

7、nwindresourceforlarge-scalewindpowerconnectedandproposedthenewtask,howtocontroltheoutputofwindpowerwellisofgreatsignificancetothestabilityofthepowersystem.Sotheresearchofthewindspeedforecastingofwindspeedforecastshouldbeimperative,accurateresultscanmakeusfor

8、mulatemorereasonablescheduleplanningandotherrelatedmeasures,reducethepoweroutputfluctuation,enhancethestabilityofthesystem.Therearemanyfactorsaffectthewindspeedsuchastopography,meteorologicalfac

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