基于改进支持向量机的风电场短期出力预测研究

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1、分类号：UDC：学校代号：11845密级：学号：2121104158广东工业大学硕士学位论文(工程硕士专业学位)基于改进支持向量机的风电场短期出力预测研究李陆林指导教师姓名、职称：武型!搀副熬援学科(专业)或领域名称：电氢工程学生所属学院：自动丝堂院论文答辩日期：星Q!垒生墨旦圣Q旦ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityofTechnologyfortheDegreeofMaster(MasterofEngineering)_。‘■‘·。一一·一‘。卜0r

2、ecastOtWIndtarmSShort-termoutDutbased0nimprovedSVMCandidate：LiLulinSupervisor：AssociateProf．WuXiaomeiMay2014SchooIofAutomationGuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou，Guangdong，P．R．China，510006摘要摘要由于风能具有波动性、间歇性、低能量密度、不可控性等特点，因而风电功率也是波动的、间歇的。风电场输出功率预测有助于电

3、网调度部门根据日负荷曲线及时制定合理的日运行方式，并且能够准确地调整调度计划，满足次日的电力需求。同时优化常规机组的出力，达到减少旋转备用，降低运行成本的目的，保证电力系统可靠、经济、优质运行。近年来，有较多学者使用最小二乘支持向量机法对风速进行预测，本文的研究目标是在此基础上做更进一步的研究，使用最小二乘支持向量机法对风电场的出力进行预测。论文从统计学的基本原理开始，阐述了线性、非线性支持向量机的概念，并分析了支持向量机回归问题的基本原理、学习算法、模型参数的选取。与标准支持向量机法不同，最小二乘支持

4、向量机是将目标优化函数转化为二次优化问题，即用二次损失函数代替标准支持向量机中的不敏感损失函数。为了研究最tj、--乘支持向量机对风电场出力的预测效果，本文在MATLAB软件平台上建模，根据已采集的风电场历史数据进行仿真实验，对风电场的风速进行预测，并将预测结果与用标准向量机法的结果进行对比。在预测风速的基础上，用最小二乘支持向量机法找出风速与风电场出力的关系，并最终完成对风电场出力的预测。分析对比最d、--"乘支持向量机法和标准支持向量机法对风电场短期出力的预测效果，研究发现最小二乘支持向量机法简化了

5、计算、提高了收敛速度、降低了预测误差。最后，对本文的研究结果进行了总结，并对未来风电场出力预测的发展方向做出了展望。关键词：最小二乘法；支持向量机；风电场出力；短期预测AbstractAswindenergyisfluctuant，intermittent，lowenergydensity,uncontrollableandothercharacteristics，windfarmpowerisalsofluctuatingandintermittent．Theforecastofwindfarmpow

6、eroutputcontributestopowergridschedulingdepartmentwhichtimelydevelopslogicaldailysystemanalysisaccordingtodailyloadcurveandcanaccuratelyadjustschedulingprogramstomeetthenextday’Selectricitydemand．Whiletheoutputofconventionalunitsisoptimized，thepurposeofr

7、educingthespinningreserveandtheoperatingcostsareachieved．Thereliable，economical，andqualityoperationofpowersystemisguaranteed．Inrecentyears，therearemanyscholarsusingleastsquaressupportvectormachinemethodtopredictwindspeed．Theresearchpurposeofthispaperisto

8、dofurtherresearchesonthisbasis．Predicttheoutputofwindfarmsbyusingthemethodofleastsquaressupportvectormachine．Thispaperbeganfromthebasicprinciplesofstatisticallearningtheory,outliningtheconceptoflinearandnon-linearsupportve