兆瓦級風電機組輸出功率預測研究.pdf

1、風能是一種可再生、無污染的新型清潔能源,其儲量豐富,且分布廣泛。風力發(fā)電能夠在短時間內(nèi)實現(xiàn)規(guī)?；蜕虡I(yè)化,具有巨大的發(fā)展?jié)摿?。但是由于風電的隨機性、間歇性和波動性增加了電網(wǎng)調(diào)度的難度,對輸出功率及時有效地預測能夠減少電力系統(tǒng)的運行成本和旋轉備用,從而減輕對電網(wǎng)的影響,提高風電利用率。尤其兆瓦級風力發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率預測研究具有更為重要的現(xiàn)實意義。
　　 本文以1.5MW兆瓦級風力發(fā)電系統(tǒng)為研究對象,在對國內(nèi)外風速和輸出功率預測研

2、究的基礎上,根據(jù)風電場的風速特性、風速和輸出功率的關系,可以發(fā)現(xiàn)準確預測風電場所在區(qū)域的風速是準確預測兆瓦級風電機組輸出功率的前提和關鍵。
　　 為了得到較為精確的風速預測結果,針對風電場風速特性,采用模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡風速預測方法,將風電場歷史風速、風向、風電機組的轉子轉速和槳距角作為輸入建立模糊神經(jīng)網(wǎng)絡風速預測模型,進行實例仿真實驗;并與BP(BackPropagation)神經(jīng)網(wǎng)絡風速預測得到的結果進行

3、對照比較分析,結果表明采用基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡風速預測的方法具有更好的預測效果,能夠為風電機組的輸出功率的預測奠定基礎。
　　 本文采用基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的時間序列輸出功率預測、基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡輸出功率預測以及基于最小二乘支持向量機回歸的輸出功率預測方法,將風電場的溫度、氣壓、空氣相對濕度、風向等環(huán)境因素和預測得到的風速值作為輸入對兆瓦級風電機組的輸出功率進行預測,建立預測模型并進行實例仿真。將上述三種方法得到的預測結果選取適當?shù)臋嘀?/p>