基于混合算法的超短期風(fēng)電功率預(yù)測研究.pdf

1、面對資源日趨緊張的現(xiàn)狀，開發(fā)利用可再生能源成為了世界范圍內(nèi)能源發(fā)展戰(zhàn)略的重大舉措和主要潮流。風(fēng)能作為重要的和最成熟的可再生能源技術(shù)，已成為了可再生能源發(fā)展的重要方向。隨著風(fēng)電裝機(jī)容量的增加，風(fēng)電功率預(yù)測將成為電力系統(tǒng)必不可少的重要組成部分，而在未來的五到十年內(nèi)風(fēng)電功率預(yù)測的研發(fā)和應(yīng)用重點是陸地風(fēng)電場的超短期和短期預(yù)報。在此背景下，為滿足風(fēng)電運行、維護(hù)及調(diào)度管理需要，提高風(fēng)電功率預(yù)測精度，對預(yù)測方法進(jìn)行了研究和改進(jìn)，并進(jìn)行了基于實測數(shù)據(jù)的

2、超短期風(fēng)電功率預(yù)測應(yīng)用研究。
　　首先介紹了風(fēng)電功率預(yù)測的發(fā)展歷程和研究現(xiàn)狀，并著重分析了風(fēng)電功率預(yù)測的兩種具有代表性的基本方法，時間序列法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的基本原理，給出了單一算法預(yù)測的優(yōu)缺點;在此基礎(chǔ)上探討了時序法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法相結(jié)合的合理化思想，采用了新的結(jié)合方式，綜合考慮了風(fēng)速，風(fēng)向，以及風(fēng)電場當(dāng)?shù)氐奈锢硐拗?，提出了一種基于ARIMA與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的風(fēng)電功率混合預(yù)測方法，并建立了預(yù)測模型;在模型的理論基礎(chǔ)上，綜合課題研