基于原子稀疏分解的風電功率實時預測研究.pdf

1、風能是至關重要的低碳能源，有實現(xiàn)可持續(xù)能源供應的潛力，風力發(fā)電已成為各國重點發(fā)展的綠色能源之一。風電發(fā)展迅速，裝機容量逐年增加，預計到2020年，全球風力發(fā)電裝機容量將達到12億千瓦，能夠滿足世界電力總量12％的需求。近幾年我國風電年裝機容量成倍增長，至2014年底，中國累計風電裝機容量114609兆瓦，我國已成為世界裝機容量最大的國家。
　　根據(jù)能源局在2011年發(fā)布的文件《風電廠功率預測預報管理暫行辦法》可知，實時預測是指自上

2、報時刻起未來15分至4小時的預測預報，時間分辨率為15分鐘。故本課題研究的實時風電功率預測是以時間間隔為15分鐘的風電功率時間序列為主要研究對象，并對其進行滾動預測16步的超短期風電功率預測。以此得到的預測結果，可以服務于風電場機組實時有功出力的調整，對提高風能的利用率有重要意義。
　　本課題從風電功率波動特性著手，首先閱讀國內外文獻，找到或定義刻畫風電功率波動特性的指標，分析風電功率波動的概率分布，分析風電功率波動的原因；閱讀國

3、內外關于風電功率波動特性和風電功率預測方面的文獻，了解風電功率預測的研究進展，分析風電功率預測誤差的成因，介紹刻畫風電功率預測誤差的指標；研究國內外關于原子稀疏分解理論方面的文獻，將原子稀疏分解理論應用于風電功率時間序列的前期分解；在現(xiàn)有風電功率預測模型的基礎上，將原子稀疏分解理論組合現(xiàn)有預測模型應用于風電功率的超短期實時預測，并且分析新的組合預測模型對風電功率實時預測精度的影響；進行風電功率實時預測誤差分析，驗證新的組合預測模型的有效