基于相關(guān)向量機(jī)的風(fēng)功率超短期預(yù)測(cè)研究.pdf

1、風(fēng)力發(fā)電是新能源發(fā)電中最具大規(guī)模開(kāi)發(fā)和最有商業(yè)化發(fā)展前景的發(fā)電方式，但風(fēng)力發(fā)電在很大程度上依賴(lài)于氣象條件，風(fēng)向和風(fēng)速等因素會(huì)導(dǎo)致風(fēng)力發(fā)電量上下波動(dòng)，并且隨著風(fēng)力發(fā)電在電網(wǎng)中的比例逐步增大，風(fēng)電并網(wǎng)會(huì)對(duì)電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行造成一定的影響。若能較為準(zhǔn)確地把握到未來(lái)短時(shí)間的風(fēng)功率變化趨勢(shì)，就可以更好地減小風(fēng)電接入對(duì)系統(tǒng)備用容量的需求，增加電網(wǎng)消納風(fēng)電的能力，有效減輕風(fēng)電并網(wǎng)對(duì)電力系統(tǒng)帶來(lái)的不利影響，提高電力系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性能。在此背景下，很有必要

2、對(duì)風(fēng)功率超短期預(yù)測(cè)展開(kāi)一定研究。
　　本研究根據(jù)對(duì)影響風(fēng)場(chǎng)向電網(wǎng)輸送的有功功率的相關(guān)因素進(jìn)行分析，主要考慮了風(fēng)速、風(fēng)向等因素對(duì)風(fēng)功率預(yù)測(cè)的影響，以我國(guó)西北某風(fēng)電場(chǎng)的實(shí)測(cè)歷史數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，對(duì)數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)進(jìn)行修正或剔除。分別釆用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機(jī)法和相關(guān)向量機(jī)法的算法原理搭建了三種算法的超短期風(fēng)功率預(yù)測(cè)模型并闡述了實(shí)現(xiàn)步驟。在分析了以上算法在仿真建模過(guò)程中的一些特點(diǎn)后，在單一核函數(shù)相關(guān)向量機(jī)模型的基礎(chǔ)上，提出釆用一種混合

3、核函數(shù)的相關(guān)向量機(jī)風(fēng)功率預(yù)測(cè)方法，對(duì)該算法中混合核函數(shù)的選取做了分析，確定本課題中的混合核函數(shù)由高斯徑向基核函數(shù)和線性核函數(shù)構(gòu)成，并進(jìn)行了參數(shù)的優(yōu)化選取。通過(guò)從仿真結(jié)果及算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程等方面對(duì)基于不同方法的風(fēng)功率預(yù)測(cè)效果進(jìn)行了比較分析，仿真結(jié)果驗(yàn)證了本文釆用的混合核函數(shù)的相關(guān)向量機(jī)風(fēng)功率預(yù)測(cè)算法的有效性，該算法模型誤差小，精度高，方法便于實(shí)現(xiàn)。最后，在風(fēng)功率預(yù)測(cè)算法的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了風(fēng)功率預(yù)測(cè)軟件，在軟件中可以對(duì)數(shù)據(jù)靈活選取、進(jìn)行風(fēng)功率在線