【摘 要】
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随着化石资源的日渐枯竭及其对环境压力的日渐增大,对可再生能源进行开发与利用刻不容缓。我国的风能资源非常丰富,同时在新能源发电当中,风电占有着格外重要的地位,但是,因为风电自身的随机性、波动性及间歇性等特性,当大规模风电进行并网时,会对电网的安全稳定运行构成挑战,因此,准确预测风电功率对于电力系统调度及经济运行具有十分重要的参考意义。为此,本文围绕提高风力发电功率预测效果,主要进行了以下研究工作:在
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随着化石资源的日渐枯竭及其对环境压力的日渐增大,对可再生能源进行开发与利用刻不容缓。我国的风能资源非常丰富,同时在新能源发电当中,风电占有着格外重要的地位,但是,因为风电自身的随机性、波动性及间歇性等特性,当大规模风电进行并网时,会对电网的安全稳定运行构成挑战,因此,准确预测风电功率对于电力系统调度及经济运行具有十分重要的参考意义。为此,本文围绕提高风力发电功率预测效果,主要进行了以下研究工作:在风电能源应用研究迅速发展的背景下,本文就相关性分析与深度学习理论技术在风电功率预测领域的应用进行探究。首先本文利用Spearman分析方法对影响风电功率预测因素进行分析,提出了构造分时样本数据集的数据初步处理方法,得出与风电功率相关程度高的变量,分析出与预测时刻相关程度高的多个变量,充分利用影响程度高的因素的历史数据序列。针对前馈神经网络无法利用时序信息的缺点和传统递归神经网络在实际训练中面临的问题,采用构建基于分时LSTM风电功率预测模型。通过将基于相关性分析选择输入的LSTM预测模型与单一变量输入的LSTM预测模型的预测结果对比,验证了基于相关性分析构造分时样本数据集作为模型输入的方法的有效性。LSTM网络模型虽然对于长距离时序数据具备一定的挖掘能力,可在需要处理的序列过长的情况下,会出现不稳定与梯度消失现象的不足,为此,提出一种基于CNN-LSTM网络模型的风电功率预测方法,对输入数据处理上,发挥CNN序列特征抽象能力,获取子序列特征,同时剔掉干扰信息,留存更多的有效记忆信息,处理梯度弥散的问题,提升风电功率预测效果。为检验本文所提的基于CNN-LSTM网络模型的风电功率预测方法的效果,利用我国某风电场2018年数据,基于CNN-LSTM网络模型进行风电功率预测,并与BP神经网络、LSTM网络预测结果进行对比,实验结果表明采用基于相关性分析的CNN-LSTM网络模型的整体预测效果较BP、LSTM、CNN-LSTM有较明显提高。
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