風(fēng)速相似性形態(tài)研究及其在短期風(fēng)速預(yù)測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、風(fēng)能的波動(dòng)性，影響了電力系統(tǒng)的安全和穩(wěn)定。準(zhǔn)確的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)可靠運(yùn)行的一個(gè)重要保障。本文從風(fēng)速的日變化與下墊面地表溫度關(guān)系密切而呈現(xiàn)24小時(shí)弱周期變化的特點(diǎn)出發(fā)，查找風(fēng)速數(shù)據(jù)的相似性序列，采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整法和相關(guān)系數(shù)法組合預(yù)報(bào)，進(jìn)行短期風(fēng)速預(yù)測(cè)。
　　因?yàn)檫M(jìn)行風(fēng)速預(yù)測(cè)的原始數(shù)據(jù)存在缺陷，不能直接用于預(yù)測(cè)，所以先要對(duì)原始風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制，因此，本文的研究工作主要包括原始風(fēng)速數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制和短期風(fēng)速預(yù)報(bào)兩方面，其中主要的

2、創(chuàng)新在于提出了構(gòu)造基于熵權(quán)的缺損風(fēng)速集成填充模型和采用基于改進(jìn)的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行短期風(fēng)速預(yù)測(cè)兩點(diǎn)。原始風(fēng)速數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制中最重要的就是缺損數(shù)據(jù)的填充問(wèn)題，本文采用了基于風(fēng)速相似性形態(tài)分析的風(fēng)電機(jī)缺損測(cè)量風(fēng)速集成填充方法。首先，在現(xiàn)有空間鄰點(diǎn)法(SNN)的基礎(chǔ)上，以“成員等同性”為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，引入了動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整法(DTW)和相關(guān)系數(shù)法(PCC)，分別搜尋與缺損測(cè)量風(fēng)速風(fēng)電機(jī)風(fēng)速演化最為相似的若干臺(tái)風(fēng)電機(jī)及對(duì)應(yīng)的測(cè)量風(fēng)速時(shí)序，建立基于廣義

3、回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)的填充子模型，采用粒子群算法對(duì)廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型參數(shù)和訓(xùn)練集的構(gòu)成進(jìn)行全局優(yōu)化，之后選取較好的子模型構(gòu)造自適應(yīng)的基于信息熵的集成填充模型。在短期風(fēng)速預(yù)測(cè)方面，分別采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整法和相關(guān)系數(shù)法，對(duì)預(yù)報(bào)風(fēng)機(jī)數(shù)據(jù)與所有風(fēng)機(jī)數(shù)據(jù)逐日對(duì)應(yīng)一定時(shí)段的風(fēng)速子序列進(jìn)行相似性分析，提取演化最相似的若干子序列的風(fēng)速數(shù)據(jù)，分別建立基于動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整法和相關(guān)系數(shù)法的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子模型預(yù)報(bào)單元，各子模型的具體參數(shù)采用粒子群算法進(jìn)行