基于提升小波和支持向量機(jī)的短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè).pdf

1、風(fēng)能發(fā)展?jié)摿薮?，將?huì)是未來(lái)能源結(jié)構(gòu)的重要組成部分，但是風(fēng)電的不確定性和隨機(jī)性嚴(yán)重阻礙了風(fēng)力發(fā)電技術(shù)的發(fā)展，而風(fēng)電功率預(yù)測(cè)是解決這一難題的有效手段之一。準(zhǔn)確的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)是電網(wǎng)穩(wěn)定和安全運(yùn)行的重要依據(jù)，對(duì)改善電網(wǎng)的供電質(zhì)量，節(jié)約國(guó)家能源和降低發(fā)電企業(yè)的成本有重要意義。因此，提高風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的精度是首要任務(wù)。
　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以任意精度逼近非線性函數(shù)，本文首先將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為預(yù)測(cè)方法，并詳細(xì)介紹了其理論知識(shí)，建立了預(yù)測(cè)模型。但

2、是風(fēng)電功率波動(dòng)大的特點(diǎn)使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練困難，預(yù)測(cè)精度不高。因此，本文在此基礎(chǔ)上提出了基于提升小波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型。提升小波變換可以以任意尺度提取功率序列的任意細(xì)節(jié)，去除風(fēng)電功率的噪聲，提高其預(yù)測(cè)精度。最后利用某風(fēng)電場(chǎng)的真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真研究，驗(yàn)證了上述方法的可行性和有效性。
　　為了進(jìn)一步提高風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的精度，本文提出了基于提升小波和支持向量機(jī)的短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型。支持向量機(jī)具有很強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力、收斂能力和全

3、局最優(yōu)等特點(diǎn)，能夠提高小樣本學(xué)習(xí)效率，進(jìn)而提高風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的精度。仿真結(jié)果表明，該方法可以有效地去除風(fēng)電功率的噪聲，提高預(yù)測(cè)方法學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的效果，很大程度地提高預(yù)測(cè)的精度。
　　最后，基于上述方法，結(jié)合實(shí)際風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)用需要，在MATLAB平臺(tái)上開(kāi)發(fā)出一套風(fēng)電功率預(yù)測(cè)軟件系統(tǒng)。該系統(tǒng)操作高效，預(yù)測(cè)精度高，并集成了多種預(yù)測(cè)方法。運(yùn)用實(shí)際風(fēng)電場(chǎng)數(shù)據(jù)在現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行，該系統(tǒng)在滿足電網(wǎng)運(yùn)行工作需要的情況下，能夠以較高的預(yù)測(cè)精度保證風(fēng)電場(chǎng)的高效安全