风电场风速及短期功率预测研究

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1、专业学位硕士学位论文风电场风速及短期功率预测研究作者姓名邹澍学位类别电气工程指导教师杨苹教授周少雄高级工程师所在学院电力学院论文提交日期2015年3月华南理工大学硕士学位论文Studyonwindspeedandshort-termpowerpredictionADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：ZouShuSupervisor：ProfessorYangPingSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou，China分类号：TM4,TP13学校代号：10561学号：20122

2、1011695华南理工大学硕士学位论文风电场风速及短期功率预测研究作者姓名：邹澍指导教师姓名、职称：杨苹，教授申请学位级别：全日制专业学位硕士学科专业名称：电气工程研究方向：新能源控制及并网技术论文提交日期：2015年3月10日论文答辩日期：2015年3月20日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：蔡泽祥教授委员：吴国丙教授级高工、张勇军教授、王健副教授、刘刚副教授华南理工大学硕士学位论文摘要随着我国经济的持续快速发展，能源需求激增，以火电为主的能源结构导致环境压力日趋增大，为此，国家积极鼓励绿色能源的建设，风力发电得到大力发展，风电装机容量快速增长。

3、我国风电采用集中开发策略，由于风电输出功率具有随机波动性，大规模风电集中接入电网对电力系统的安全稳定运行带来严峻的考验。为方便电网对风电进行合理调度，需要对风电出力进行短期功率预测。本文在分析风电场风速统计规律并介绍常见风电功率预测方法的基础上，对风电场短期功率预测进行了研究。论文的主要内容如下:1、通过测风塔实测风速样本分析，拟合了风速威布尔分布的参数，并对风速随高度变化方程的参数进行了最大似然估计；通过对不同位置的NWP数据的相似性分析，建立了风速的空间插值模型。在此基础上，将NWP数据中的风速数据变换到风机位置轮毂高度的风速数据，并通过风机尾流的计算模型对风电场功率出力进行预

4、测计算，实际算例表明该模型有较高的预测精度；2、将待筛选的输入矢量分别增加和减少10%，其余输入矢量保持不变，比较输出的预测结果，并用于评估此输入矢量对预测结果的影响，实现了定量筛选输入特征矢量；采用以预测样本为中心的相似样本聚类方法构成样本训练集，确保与预测样本最相似的样本在训练集中，同时针对神经网络可能陷入局部极值的缺点，通过遗传算法对神经网络初始权值进行改进，实际算例表明能够有效的提高预测精度；3、结合上述两种预测方法，建立了组合预测模型，比较了不同组合方式对组合模型预测精度的影响，分析了造成风电功率误差的原因。最后，基于算法研究成果，设计与研制了风电功率预测系统，并在现场试

5、运行。本文得到广东省绿色能源技术重点实验室、广东省风电控制与并网工程实验室、风电控制与并网技术国家地方联合工程实验室在实验条件上的支持，获得国家自然科学基金项目（61273172）、广东省战略性新兴产业核心技术攻关项目（2012A032300013）资助。关键词：风速预测、短期风电功率预测、聚类分析、神经网络I华南理工大学硕士学位论文ABSTRACTInrecentyears,environmentalpressureinChinaisincreasing,theinstalledcapacityofwindpowerhasrapidgrowth.Theoutputpowerofw

6、indfarmhasrandomnesscharacteristic,whenthewindpowerintothegrid,theproportionofwindpowermorethanacertaincoefficent,willbringstheseriousinfluenceonthesecurityofthepowersystem.Sowhenlarge-scalewindpowerintothegrid,shouldneedtomakepredictionofshort-termpower.Basedontheanalysisofwindspeedstatistica

7、lrules,dosomeresearchonshorttermwindpowerprediction.Themaincontentsareasfollows:1,Analysedstatisticalcharacteristicsofwindspeeddistribution,andfitthestatisticaldistributionparameters.TurnedtheNWPdataintowindturbine’swindspeedthroughthes