考虑风电并网的短期负荷预测方法研究

【摘要】：随着全球范围内能源紧缺和能源安全问题的日益突出,风能作为一种无污染可再生的能源得到广泛关注。由于风能具有随机变化特性,若风电大量接入电网,对电网的电能质量和稳定性将产生很大影响,在某些情况下甚至制约风电场的装机容量。 风电并网后,风电场的发电功率会抵消一部分原来由常规发电机组供电的负荷。把风电场的发电功率当作“负的负荷”,将实际负荷与风电场“负的负荷”的叠加定义为“等效负荷”,再根据“等效负荷”的预测结果来制定或调整发电计划是处理风电场发电功率的方法之一。本文在引入“等效负荷”基础上,研究了考虑风电并网的短期等效负荷预测方法。 本文提出了一种基于小波分解理论和RBF神经网络的风速预测模型,该模型可以提前1小时进行短期风速预测；并在此基础上,考虑了风电机组的尾流模型,建立了风电场输出功率预测模型。本文提出了一种采用遗传算法优化灰色模型中的参数λ数值的选取,用改进灰色模型进行短期负荷预测的方法。将应用该方法获得的负荷预测结果与风电输出功率预测结果的叠加,得到了“等效负荷”预测值。利用Matlab对含有风电并网的某地区进行短期等效负荷预测进行仿真,验证了该算法的有效性。 【关键词】：风速预测 风电功率预测 短期负荷预测 “等效负荷”
【学位授予单位】：华北电力大学（北京）
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TM715
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 课题背景及研究的意义9-12
• 1.1.1 国内外风电发展概况9-10
• 1.1.2 风力发电的特点10-11
• 1.1.3 考虑风电并网的短期负荷预测11-12
• 1.2 国内外研究动态12-14
• 1.2.1 风电场风速、风电功率预测12-13
• 1.2.2 短期负荷预测13-14
• 1.3 本文所做工作14-15
• 1.4 本章小结15-16
• 第2章 风电特性与短期负荷预测16-26
• 2.1 风电相关特性16-22
• 2.1.1 风能特性参数16-17
• 2.1.2 风速模型17-18
• 2.1.3 风电机组输出功率特性18-20
• 2.1.4 风电机组的尾流模型20-21
• 2.1.5 风电场的等效模型21-22
• 2.2 电力系统负荷预测方法22-24
• 2.2.1 负荷特性分析22-23
• 2.2.2 短期负荷预测原理及方法23-24
• 2.3 含风电场地区的负荷特点分析24-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第3章 基于小波分解和RBF的风速预测模型26-36
• 3.1 小波分解基础知识26-30
• 3.1.1 小波函数26
• 3.1.2 连续小波变换与离散小波变换26-27
• 3.1.3 多分辨率分析27-28
• 3.1.4 基于Mallat算法的信号分解重构28-30
• 3.2 神经网络模型30-33
• 3.2.1 BP神经网络模型30-31
• 3.2.2 RBF神经网络模型31-32
• 3.2.3 RBF网络的学习算法32-33
• 3.3 基于小波分解和RBF神经网络的风速预测模型33-35
• 3.4 本章小结35-36
• 第4章 基于灰色遗传算法的短期负荷预测模型36-50
• 4.1 灰色系统理论36-43
• 4.1.1 GM模型的原理及特点36-37
• 4.1.2 灰色系统生成方式37-40
• 4.1.3 GM(1,1)模型的建立及改进40-43
• 4.2 遗传算法43-49
• 4.2.1 遗传算法的特点43-44
• 4.2.2 遗传算法的构成要素及基本流程44-46
• 4.2.3 GA关键技术的实现46-49
• 4.3 本章小结49-50
• 第5章 考虑风电并网的短期负荷预测50-59
• 5.1 风电场风速及输出功率预测50-54
• 5.1.1 基于小波-RBF的短期风速预测50-52
• 5.1.2 风电场输出功率预测52-54
• 5.2 短期负荷预测54-56
• 5.2.1 灰色遗传算法的建模54-55
• 5.2.2 短期负荷预测结果分析55-56
• 5.3 等效负荷预测56-58
• 5.4 本章小结58-59
• 第6章 结论与展望59-61
• 参考文献61-64
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果64
• 攻读硕士学位期间参加的科研工作64-65
• 致谢65

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