發(fā)布時間：2020-04-29 11:46

【摘要】：隨著清潔能源概念的普及,風力發(fā)電因其資源豐富、技術成熟、利用效率高等優(yōu)勢逐漸成為主要的發(fā)電方式之一。但由于風的間歇性、不確定性以及大規(guī)模風電并網(wǎng)危害電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定性問題的日益突出,因此精準的風電短期功率預測技術起到極其重要的作用。功率預測能夠讓電網(wǎng)工作人員安排更加合理的調(diào)度計劃,準確地做出啟停機判斷,使更多風電得到消納。為此,本文的研究主要圍繞如何提高風電短期功率預測的精度展開。首先,概述了國內(nèi)外關于風電短期功率預測的研究方法及分類方式,介紹了風電功率預測的流程、理論基礎,對風電運行參數(shù)進行了分析。將風場采集的數(shù)據(jù)進行六次多項式擬合,結(jié)果符合風速-功率曲線,為接下來的數(shù)據(jù)清洗提供了理論基礎。其次選用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡、小波神經(jīng)網(wǎng)絡三種典型的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡對風電場短期功率預測進行建模與仿真分析,對比了三種神經(jīng)網(wǎng)絡的預測效果及誤差。利用灰狼優(yōu)化算法對三種模型的參數(shù)進行優(yōu)化,將單一的淺層預測模型與優(yōu)化后的模型進行仿真對比,通過預測效果及誤差分析得出,基于灰狼優(yōu)化后的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型的預測值更加接近真實值,證實了灰狼優(yōu)化算法可以提高功率預測的精度。再次,在淺層神經(jīng)網(wǎng)絡進行風電短期功率預測的基礎上,提出了一種新型深層神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型的預測方法。該方法以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎,利用灰狼優(yōu)化算法對超參數(shù)進行初始化尋優(yōu),再通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡對整個網(wǎng)絡進行微調(diào),引入預測偏差二次修正,建立了基于GWO-CNN-ec的組合預測模型。通過仿真分析得出,基于GWO-CNN-ec組合模型的預測曲線更加接近實際值,在高風速段時尤為明顯。證明深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型對風電短期功率預測精度的提升有顯著作用。最后對比了經(jīng)灰狼算法優(yōu)化后的深層、淺層網(wǎng)絡預測效果,證實了深層神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型在風電短期功率預測的方面具有更多優(yōu)勢。
【圖文】：

1圖 1-1 2006 年至 2016 年全球新增和累計風電裝機容量同樣截止到 2016 年底，國內(nèi)風電裝機規(guī)模也在大幅度攀升。其中新增容量達到 2337 萬千瓦，雖然新增裝機容量增速較前幾年稍有回落，但

圖 1-2 2006 年至 2016 年中國新增和累計風電裝機容量而在風電多重優(yōu)勢下，國內(nèi)很多企業(yè)對其過量開發(fā)，導致風電并網(wǎng)容量，這對電力系統(tǒng)控制及安全穩(wěn)定運行帶來了嚴峻挑戰(zhàn)。風機并網(wǎng)運行中多種環(huán)境因素與機組自身的影響，比如溫度、濕度、氣壓、風速和風年四季的風速變化以及機組自身損耗等，此外加上風的各種不穩(wěn)定特
【學位授予單位】：湖南工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TM614

【參考文獻】

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本文編號：2644540