基于结构优化的风电功率单一预测模型的研究

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1、万方数据声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：登咝里旦日期：2Dl比6、Io关于学位论文使用权的说明本人完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学

2、位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容(保密学位论文在解密后遵守此规定)。签名：互塑嗌垦旦日期：弘J哏6．10导师签名：逊日期：龀!堕!笪：!里万方数据太原理工大学硕士研究生学位论文IlUllllIIIIIIIIIIIIllllllllIIIIIIIII—Y2692996基于结构优化的风电功率单一预测模型的研究摘要随着经济的快速发展，能源需求的问题日益严重。作为当前世界能源结构主体的化石燃料，具有污染严重、不可再

3、生的特点。风能作为新能源的一种，具有清洁、可重复利用的特点，因此利用风能发电已经成为许多国家改善能源结构的重要形式。但风能的间歇性、随机性和不稳定性等特点，当风电进行并网运行时，会造成电网电压波动、谐波污染、低压穿越等问题，给大电网的整体运行调度造成困难。因此，对风电功率的准确预测可以方便电力部门制定相应的调度计划，在提高风能利用率的前提下，保证大电网的安全稳定运行。本文在国家自然科学基金项目(编号：51277127)的资助下建立了四种风电功率的单一预测模型。包括：基于改进型BP神经网络模型的风电功率预

4、测、基于结构优化的RBF神经网络模型的风电功率预测、基于结构优化的小波神经网络模型的风电功率预测和基于一元时间序列的卡尔曼滤波模型的风电功率预测。本文主要研究内容包括以下几个部分：(1)阐述风电功率预测研究的背景及意义，总结了当前国内外风电事业的发展现状和风电功率预测的分类及其预测模型的特点，并给出了四种评价指标来评价预测结果。万方数据太原理工大学硕士研究生学位论文(2)针对BP神经网络输入节点和隐含层节点数目的确定缺乏理论指导，最速下降法的BP神经网络容易陷入局部极小值的问题，分别采用多元时间序列确定

5、输入变量、灰关睢灵敏度剪枝法确定隐含层节点数目和改进型粒子群算法优化学习算法来对BP神经网络进行改进，仿真结果表明改进后的BP神经网络的预测精度有了较大的提高。(3)针对RBF神经网络和小波神经网络输入节点和隐含层节点数目的确定缺乏理论依据，本文分别采用多元时间序列和灰关腆灵敏度法确定它们的输入和隐含层节点数，并用确定结构后的网络对风电功率进行预测，仿真结果表明结构优化后的网络提高了预测精度。(4)针对一元时间序列低阶模型预测精度低和卡尔曼滤波算法状态方程和观测方程建立困难的问题，本文将两种方法结合，通

6、过一元时间序列建立一个低阶模型，然后利用卡尔曼预测迭代方程实现风电功率的预测，仿真结果表明该模型相对一元时间序列模型的预测精度有了较大的提高。关键词：风电功率预测，灰关联一灵敏度法，改进型BP神经网络，RBF神经网络，小波神经网络Ⅱ万方数据太原理工大学硕士研究生学位论文THERESEARCHONT皿SINGLEPREDICTIONMODELSOFTHEWINDPOWERBASEDONSTRUCTURALOPTIMIZATIONAbstractW曲therapiddevelopmentofeconomy，

7、therequirementofenergywillbegrowing．Asthemainbodyofthecurrentworldenergystructure，fossilfuelshasthecharacteristicsofpollutionandnon-renewable．Asakindofnewenergy,windpowerhasthecharacteristicsofcleanandreusable，SOtheuseofwindpowerhasbecomeanimportantformo

8、fmanycountriestoimprovetheenergystructure．Butthewindisintermittent，randomnessanduncertainty．Whenwindpowerinparalleloperation，itwillcausetheproblemofpowergndvoltagefluctuation,harmonicpollution,lowvoltageacrossandSOon,andit