風(fēng)電機組功率曲線的修正與出力預(yù)測算法.pdf

1、隨著風(fēng)電并入電網(wǎng)的比例逐年增加，由此而引起的電力系統(tǒng)功角失衡、抗干擾能力下降等問題日益嚴(yán)重。因此，有必要通過準(zhǔn)確的風(fēng)電機組出力預(yù)測，制定合理的電能調(diào)度計劃、建立完善的風(fēng)險預(yù)判機制，以保證電力系統(tǒng)穩(wěn)定、安全地運行。
　　由于風(fēng)機生產(chǎn)廠家提供的功率曲線只反映了風(fēng)電機組的穩(wěn)態(tài)運行狀況，用來分析實際運行狀況時則存在明顯偏差。本文在修正風(fēng)電機組功率曲線的基礎(chǔ)上，建立了基于遺傳算法-徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GA-RBF）的出力點預(yù)測模型和基于模糊

2、信息?；?最小二乘支持向量機（FIG-LSSVM）的出力區(qū)間預(yù)測模型；對預(yù)測問題用組合預(yù)測的方法進(jìn)行了研究，建立了基于遺傳算法-徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最小二乘支持向量機（LS-SVM）的出力組合點預(yù)測模型和基于模糊信息?；?最小二乘支持向量機和混沌時間序列（CTS）的出力組合區(qū)間預(yù)測模型。
　　對建立的預(yù)測模型，在 MATLAB環(huán)境中利用酒泉某風(fēng)電場和美國 Wisconsin州butler ridge風(fēng)電場的現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真驗