集對分析理論在風(fēng)電功率實時預(yù)測中的應(yīng)用研究.pdf

1、電力的發(fā)展極大地促進了人類社會的進步。但隨著產(chǎn)生電能的化石能源逐漸減少，再加上化石能源在轉(zhuǎn)化為電能過程中帶來的環(huán)境問題，尋求替代化石能源的可再生新能源成為迫切需求。在需求的推動下，風(fēng)力發(fā)電、太陽能發(fā)電、潮汐能發(fā)電、生物能發(fā)電等一系列可再生能源的開發(fā)取得了一定成果。其中，風(fēng)力發(fā)電的技術(shù)最為成熟。近年來，風(fēng)電的發(fā)展呈飛速增長趨勢。然而，隨著風(fēng)力發(fā)電規(guī)模不斷增大，風(fēng)電本身固有的隨機性和波動性使風(fēng)電并網(wǎng)面臨很多難題，甚至影響整個電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)

2、定運行。為了減小風(fēng)電固有波動特性對電力系統(tǒng)的影響，對并網(wǎng)風(fēng)電功率進行波動分析和準(zhǔn)確預(yù)測是行之有效的方法。
　　為了揭開風(fēng)電功率波動的本質(zhì)，本文首先建立了一種用于衡量風(fēng)電功率波動程度的指標(biāo)——采樣損失率。并通過預(yù)測結(jié)果以及風(fēng)電場風(fēng)電功率平滑效應(yīng)驗證了指標(biāo)的有效性。波動性衡量指標(biāo)的建立有助于評價預(yù)測結(jié)果的合理性。
　　其次，建立了風(fēng)電功率實時預(yù)測模型。建立準(zhǔn)確的風(fēng)電功率預(yù)測模型在于準(zhǔn)確把握風(fēng)電功率的變化趨勢。考慮到噪聲對風(fēng)電功率

3、變化趨勢的影響，本文采用EEMD分解方法對原始風(fēng)電功率進行去噪處理，然后利用改進后的秩次集對分析法對去噪后的風(fēng)電功率序列進行實時預(yù)測，最終建立基于EEMD去噪和改進秩次集對分析的風(fēng)電功率實時預(yù)測模型。并對模型進行了仿真實驗，在與其他預(yù)測模型進行對比后，驗證了本文所建立的實時預(yù)測模型具有優(yōu)良的預(yù)測性能。并通過對不同裝機容量的風(fēng)電場的風(fēng)電功率進行預(yù)測，驗證了模型的普遍性。
　　之后，分析了風(fēng)電功率波動性對預(yù)測誤差的影響。利用實例分析了