基于大数据的风功率预测模型优化研究与实现

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4、图书分类号：621.5密级：公开专业硕士学位论文基于大数据的风功率预测模型优化研究与实现硕士研究生：刘旭：导师：郑顾平：企业导师：沈毅：申请学位：工程硕士：专业领域：计算机技术：培养方式：全日制：所在学院：控制与计算机工程学院：答辩日期：2016：年3月授予学位单位：华北电力大学：ClassifiedIndex:TM614U.D.C:621.5ThesisfortheMasterDegreeResearch&ImplementationofOptimizationModelforWindPowerPredictionBasedonLargeDataCan

5、didate：LiuXuSupervisor：Prof.ZhengGupingSchoolofControlandComputerSchool：EngineeringDateofDefence：March，2016Degree-Conferring-Institution：NorthChinaElectricPowerUniversity华北电力大学硕士学位论文摘要目前，随着环境污染、化石燃料短缺等问题的日趋严重，世界各国已经越来越重视风能等可再生能源的开发与利用，风力发电作为风能利用的主要形式，发展速度日益加快。大规模利用风能转换成间隙性、波动性的电能

6、接入电力系统，不仅给电力系统的安全稳定运行带来严峻的挑战，并且加大了电网系统的旋转备用容量，间接地带来了风力发电运营成本的增加。因此，对风电场的输出功率进行预测显得尤为必要。本文研究基于大数据的风功率预测技术。首先，对大数据的相关概念和特点进行了梳理，重点对大数据的处理流程和处理框架进行了阐述和剖析，并对大数据技术在风电行业应用的可行性进行了说明。其次，结合风电功率预测影响因素的深入分析，对BP神经网咯和支持向量机模型进行了研究，结合两者的优点，提出了组合预测方法。在实例数字仿真分析对比中，误差率得到了降低，预测的精度得到有效提升。再次，运用大数据的分析

7、处理技术，结合建立的组合预测模型建立基于大数据的风电功率预测模型，并对风电场的每台风电机组进行功率预测，最终加总后得到风电场的输出功率。最后，设计实现了一个风功率预测系统，并成功应用运行于国电洁能电力公司。关键词：大数据；风功率预测；功率曲线；组合预测；闭环预测I华北电力大学硕士学位论文AbstractAtpresent,withtheincreasinglyseriousproblemofenvironmentalpollutionandshortageoffossilfuels,thedevelopmentandutilizationofwinden

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