风电场风速和发电功率预测研究

风电场风速和发电功率预测研究

论文题目: 风电场风速和发电功率预测研究

论文类型: 硕士论文

论文专业: 电力系统及其自动化

作者: 肖洋

导师: 陈树勇

关键词: 风力发电,风速预测,风力发电功率预测,时间序列,人工神经网络

文献来源: 东北电力大学

发表年度: 2005

论文摘要: 目前,国内外对于风力发电各种课题的研究越来越深入和广泛,但其中关于风电场风速和发电功率预测的研究还达不到令人满意的程度,而且在我国基本还没有做过这方面的研究工作,本文将对这一领域进行研究和探讨。风电穿透功率超过一定比例之后,会严重影响电能质量和电力系统的运行。如果能对风电场风速和发电功率进行比较准确的预测,则有利于电力系统调度部门必要时提前调整调度计划,有效的减轻风电对电网的影响,而且还具有其他诸多方面的意义。本文介绍了这一课题的国外研究现状,并且具体阐明时间序列法和神经网络法的基本原理以及在这一领域内的应用。首先是用时间序列法初步建模,目的是得到对预测值影响最大的几个量;之后,把时间序列法的研究结果运用到神经网络法,解决了目前神经网络法输入变量不能定量确定的问题;提出了滚动式权值调整手段,解决了神经网络权值随时间推移而逐渐变得不适用的问题。试验表明,所建立的模型具有一定的实用价值。文章最后对风速预测和风力发电功率预测的精度进行比较,指出因为风速和风力发电功率自身规律性强弱的不同,导致它们的预测精度亦存在相应的差距。

论文目录:

摘要

ABSTRACT

第1章 绪论

1.1 本课题的提出背景及研究意义

1.2 风速和风力发电功率预测的概念和特点

1.3 风速和风力发电功率预测的研究现状

1.4 本论文的主要工作

第2章 风的特性简介

2.1 风速的分布特性

2.2 风速的变化特性

2.3 风能及风力发电功率的计算

第3章 运用随机时间序列法进行短期风速预测

3.1 随机时间序列法基本原理

3.2 实例分析

3.3 小结

第4章 运用人工神经网络法进行短期风速预测

4.1 人工神经网络法基本原理

4.2 实例分析

4.3 小结

第5章 风力发电功率预测

5.1 风力发电功率原始数据的获得

5.2 风力发电功率预测模型的建立

5.3 风速预测和风力发电功率预测误差比较分析

5.4 小结

结论

致谢

参考文献

附录1

发布时间: 2007-06-29

参考文献

  • [1].风电场风速和发电功率预测研究[D]. 徐蓓蓓.长沙理工大学2012
  • [2].风电场风速及发电功率预测与经济效益研究[D]. 王丽伟.华北电力大学(北京)2010
  • [3].风电场风速及发电功率的概率预测研究[D]. 杜颖.重庆大学2008
  • [4].基于神经网络的光伏发电功率预测研究[D]. 李松威.沈阳工程学院2017
  • [5].基于改进的广义回归神经网络短期光伏发电功率预测[D]. 商永婕.南京邮电大学2018
  • [6].基于改进GBDT算法的光伏发电功率预测研究[D]. 张子薇.华北电力大学2018
  • [7].计及雾霾影响的光伏发电功率短期预测方法研究[D]. 李金拓.华北电力大学2018
  • [8].基于密度峰值聚类和云层分析的光伏发电功率预测[D]. 王帅.太原理工大学2018
  • [9].基于变分模态分解组合模型的超短期发电功率预测方法[D]. 韩奥琪.沈阳工业大学2018
  • [10].基于VMD-SE-LSSVM和迭代误差修正的光伏发电功率预测[D]. 赵怡茗.西安理工大学2018

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风电场风速和发电功率预测研究
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