风电短期负荷预测中的若干基本问题

【摘要】：短期负荷预测尤其是在电力,风能方面越来越受到重视,从短期负荷序列中分离出白噪声,降低预测的误差,对电力系统的安全运行,风能的有效利用,经济的发展具有重要的意义。 白噪声的存在造成了时间负荷序列准确预测的不可达上限,它也是找到更好的预测模型的关键。在实际预测中,温度,数值运算的有效位数等一系列因素增加了预测误差,降低了预测准确度。如何解决这些问题,是本文将要研究的内容。本文具体研究内容和结果如下: 1)根据Cramer分解定理,非平稳时间序列可以分解为信号和噪声两部分。当满足信号低频噪声高频的条件时,对负荷序列利用统计学差分法估计白噪声的方差。 2)基于小波去噪的方法,原始时间负荷序列可以很容易的被分离成一系列的信号和噪声,但是不能唯一确定哪一个是比较好的白噪声,结合差分法可以估计白噪声的方差的理论,提出了两者进行结合的分离白噪声的方法,并进行了大量的数值分析和研究。 3)根据香农采样定理,通过较大采样周期的短期负荷时间序列比小的采样周期短期负荷序列具有更大的白噪声。对于天气敏感的负荷序列,传统的“日”采样用来消除非平稳序列波动性的方法会产生更大的白噪声,提出了采用低阶非线性变换的方法降低预测误差,提高预测准确度。 4)利用相同的预测模型,对原始的时间负荷序列和经过幂变换,对数变换之后的时间负荷序列分别进行预测,对其预测误差进行了数值分析和研究。 【关键词】：短期负荷序列预测 分离白噪声 低阶非线性变换 幂变换 对数变换
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM614;TM715
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 绪论7-12
• 1.1 引言7
• 1.2 短期负荷预测噪声分离的意义7-9
• 1.2.1 短期负荷预测研究的意义7-8
• 1.2.2 白噪声分离研究的意义8-9
• 1.3 国内外研究现状分析9-11
• 1.3.1 短期负荷预测现有的方法9-10
• 1.3.2 短期负荷预测的困难10-11
• 1.4 本文的主要工作11-12
• 第二章 短期负荷预测的白噪声分离理论基础12-18
• 2.1 短期负荷预测去噪理论概述12-15
• 2.1.1 香农采样理论12-13
• 2.1.2 Cramér’s 分解理论13-14
• 2.1.3 独立随机变量的方差和14-15
• 2.2 短期负荷序列白噪声分离方法15-18
• 2.2.1 统计学方法估计白噪声方差15-16
• 2.2.2 分离白噪声16-18
• 第三章 白噪声分离数值试验研究18-35
• 3.1 实验研究的基本思路18
• 3.2 分离白噪声数值试验18-33
• 3.3 数值试验结果分析33-35
• 第四章 低阶非线性变换降低预测误差35-50
• 4.1 稳健性与非线性时间序列预测35-39
• 4.1.1 稳健统计的启发35-36
• 4.1.2 非线性时间序列预测的启发36-39
• 4.2 低阶非线性变换39-50
• 4.2.1 低阶非线性变换数值试验及结果分析40-48
• 4.2.2 数值试验结果分析48-50
• 第五章 总结与展望50-51
• 5.1 总结与成果50
• 5.2 展望50-51
• 参考文献51-54
• 发表论文和科研情况说明54-55
• 致谢55

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