【摘 要】
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风能储量丰富且来源广泛,得到了越来越多国家的重视和关注,成为了发展最迅速的新型能源之一。风力发电能够将风能转化为电能,但由于风的随机性会导致风电机组产生的电能具有
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风能储量丰富且来源广泛,得到了越来越多国家的重视和关注,成为了发展最迅速的新型能源之一。风力发电能够将风能转化为电能,但由于风的随机性会导致风电机组产生的电能具有随机性和间歇性特征,在进行大规模并网时,会对电网造成冲击,甚至影响整个电网的稳定运行。因此,风电功率预测有利于电网的调度和运行。本文对风电功率预测进行了以下研究工作:(1)对风电功率预测的研究背景和国内外研究现状进行了介绍分析,再对风电功率预测按照时长、模型类型和预测原理进行划分,并介绍了风电功率预测误差及评价指标。(2)分析风电场采集的风速-功率散点图,对其中的异常数据进行分类,使用预处理-四分位法对数据对中的异常数据进行清洗,再进行功率曲线的拟合。(3)介绍传统灰色-马尔可夫链算法的实现原理,针对算法的缺陷,从残差状态区间的模糊分类、残差区间取值优化和状态转移矩阵加权优化等三个方面进行改进,得到优化灰色-马尔可夫链算法,提高了算法的预测精度。(4)建立了基于小波变换的GA-BP-ARMA的风电功率预测算法。该算法将原始的风电功率序列进行db3小波分解,得到一个低频分量和三个高频分量,分析各个分量的特点,选用GA-BP对低频分量进行训练预测,采用ARMA模型对高频分量进行建模预测,将各分量预测结果叠加得到了最终预测结果。通过传统预测方法对比,说明了本方法的有效性。
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