【摘 要】
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随着风电装机容量的不断增加,风力发电在总电力供应中的比例逐步提升。由于风能的高度随机性和间歇性,使得大规模风电并入电网,会对电力系统的安全稳定以及电能质量产生影响,
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随着风电装机容量的不断增加,风力发电在总电力供应中的比例逐步提升。由于风能的高度随机性和间歇性,使得大规模风电并入电网,会对电力系统的安全稳定以及电能质量产生影响,同时会增加电力管理部门的调度难度。如果能够对风电场未来时段(0-72h)的出力进行相对精确的预测,将会利于电力管理部门制定有效的调度计划,达到电力供求平衡,同时减少电力系统的旋转备用容量以及运行成本,提高供电的可靠性和经济性。
本文结合风电场实测数据,对风电场短期出力预测方法进行研究,首先运用基于风速与基于出力的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)实现提前1h的风电场短期出力预测,并分别运用基于风速与基于出力的BP神经网络方法与两者进行比较分析,验证了自适应神经模糊推理系统在风电场短期出力预测中的适用性;然后利用最小二乘法将四种方法进行组合对风电场的出力进行提前1h的预测,并与各单-预测方法的预测结果进行比较,验证其可行性。
最后,利用VB6.0建立界面并调用Matlab编程实现的算法对短期出力进行预测,将预测结果保存在.Access2000数据库的表格之中,从而能够方便灵活地观察实测数据的变化规律以及各种方法的预测结果。
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