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时间:2019-03-12
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1、^It^^Af;HHHHP.工程硕±学位论文基于NWP和支持向量机的风电拂率预测,'硏究.■'.ResearchonwindowerforecastinbasedonpgNWPandSVM,r、于雷乐.V-..'r:六.V'201506月年藏二.‘-r;.-;;VI"'七-'f‘,r'‘r;.V一''■'占-V-V.—一-二.\vy国内图书分类号:TM614学校代码;100791国际图书分
2、类号:62.3密级:公开工程硕壬学位论文基于NWP和支持向量机的风电功率预测硏究硕±硏究生;于雷乐导师:常鲜戎李虹企业导师;李新平申请学位:工程硕±专业领域’:电气工程培养方式:在职所在学院;电气与电子工程学院20答辩日期:15年6月授予学位单位:华北电力大学ClassifiedIndex:TM614U.D.C:621.3ThesisfortheMasterDereegResearchonwindowerforecastinbasedonNWPpgandSVMCandida
3、te:YuLeileSuervisor:ChangxianronLiHonpggSchool:SchoolofElectricalandElectronicEngineeringDateofDefence;June,2015*De--NorthChinaElectricPowegieeConfeirmgInstitution!rUniversity华北电力大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明;此处所提交的硕±学位论文《基于实测数据的风电功率预测研究》是本人在导师指导下,在华北电为大学攻读硕±学位期间独立进行
4、研究,工作所取得的成果。据本人所知,论文中除己注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体,均已在文中W明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名:曰期;又,《年^月g曰华北电力大学硕±学位论文使用授权书《基于实测数据的风电功率预测研究》系本人在华北电力大学攻读硕壬学位期间在导师指导下完成的硕±学位论文。本论文的研巧成果归华北电力大学所有,本论文的研究内容不得其它单位的名义发表。本人完全了解华北电力大学关于保存、使用学位论文的规定,同意学校保留并向有关部口送交论文的复印件和电子版本,允许
5、论文被查阅和借阅。本人授权华北电力大学,可W采用影印、缩印或其他复制手段保存论文,可W公布论文的全部或部分内容。""本学位论文属于(请在W上相应方框内打V):保密□,在年解密后适用本授权书不保密作者签名;日期:w/f年/月3日导师签名;巧Z日期:矣化年^月g日摘要摘要随着常规能源消耗加速与环境恶化加剧,全球范围内的能源问题凸显。风能作为安全性与可行性俱佳的绿色能源,其大规模应用对缓解能源和环境问题具有重大意义。我国的风电装机容量在近几年来呈现高速增长的态势。由于风能资源的间歇性和随机性,风电场大规模接入电网会对电网带来较大的冲
6、击,影响电网运行的可靠性、稳定性和电能质量。因此,在电网薄弱或远离负荷中也的地区,风电场出现限电或者停发的情况,W便电网可W。为实现风电场的实时在线调度安全接入更多的风电场,国家能源局强制性要求所有风电场安装风电功率预测系统,为电力系统调度部口安排发电计划提供依据,。在此背景下本文选择风电功率预测技术作为主攻方向。早在上世纪毛十年代,国外就开展了风电功率预测技术的研究工作,己有多、个成熟的系统投入实际运行并发挥作用,算法及对预。我国起步较晚在预测核屯测结果影响重大的NWP数值天气预报领域的成果与国外先进水平存在相当差距。为提高风电功率预测精度,本
7、文对比了各种常见风电功率预测模型,对基于风电场实测数据的支持向量机风电功率预测模型做出改进。本文的主要研巧内容如下:(1)介绍了风的成因及其特性,对预测结果产生较大影响的风速与风向的变化特性重点进行分析。对比了国内可获得的几种NWP的特点与技术参数,为风电功率预测模型的建模提供数据选择的参考方案。最终选定了某种精度较高的NWP数据作为建模的数据,并对数据进行前期的分析处理。(2)对各种风电功率预测模型进行深入的探讨,对常见的若干种建模方法进
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