基于数学形态学和局部预测的短期风能预测研究

【摘要】：随着能源危机的显现和环境污染的日益严重,作为可再生能源的重要组成部分,风能已经成为世界各国关注的热点。由于风能的随机性和不确定性,风力发电并网在全网发电总量比例的不断上升,将对现有电网造成冲击,给电力系统安全、稳定、经济运行提出了新的困难和挑战。精确的风能预测,是解决风能随机性所引发一系列问题的最经济、最可行的方案之一。为保证电力系统稳定运行,合理安排调度计划,降低电网运营成本,需要对风电场输出功率进行准确的短期预测。首先,论文回顾了主流风能预测方法的原理,分析了现有风能预测方法的优缺点,并在此基础上,提出了风能预测的新方法,以降低风能预测的误差,提高预测结果的稳定性。本文主要研究统计型风能预测模型,利用风电场输出功率的历史数据,来建立风电场输出功率与历史数据之间的关系,并以此预测未来风电场的输出。显然,统计型模型依赖于对历史数据特征的分析和处理。因此,本文从风能历史数据的筛选、分析和处理着手,研究短期预测的方法。首先,鉴于对训练集合进行筛选对预测精度有着重要影响,本文提出了一个基于数学形态学的预处理方法,并与LS-SVM模型相结合实现短期风能预测。不同于将所有历史数据用于建模,本文提出的方法仅在历史数据中筛选出与预测数据片段具有相同或相近变化趋势的相似数据,用于建模预测。所谓相似数据,是与预报数据片段具有相同变化趋势的一系列曲线段的集合。根据预报数据片段的波动特性,相应地设计一个三角形结构元素。借助于数学形态学的非线性滤波器的特性,设计一个k阶OCCO滤波器,在保留风能波动特性的前提下,将风能曲线中的高频(噪音)分量滤除,提取出风能的趋势线。根据趋势线的升降特点,将其分成若干段,每段赋予不同的权重。随后,利用多分辨率形态学梯度,将风能趋势线的上升、下降趋势进行量化。每个采样点的形态学梯度与其对应权重之积定义为风能曲线的趋势特征量。最后,相似数据将用于训练、建立LS-SVM模型,再利用该模型进行多步预测。与没有对历史数据进行预处理的算法相比,采用了相似数据进行训练建模的预测方法,具有预测精度高、稳定性好的优点。由于风能与风电场当地复杂的气候情况紧密相关,导致风能具有高度的随机性,风能时间序列的波动规律不易掌握,故而直接利用原始风能时间序列进行预测较难获得精确的结果。因此,已有学者提出,借助小波变换(wavelet transform,WT)或者经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)等工具,先将非平稳的时间序列进行分解之后,再进行预测。然而,截至到目前,对于分解所得的分量的最优数量,没有一个指导性的原则,同时,各分量的物理意义也不够明确,不利于对数据进行研究分析。因此,为了挖掘风能历史数据的内在特征,提高风能预测的精度,本文提出了基于平均趋势探测器和形态学局部预测算子的短期风能预测方法。该方法通过设计一个平均趋势探测器,将风能曲线分解为两个独立的分量:低频的平均趋势分量和高频的随机分量,并在此基础上分别对其进行预报,以替代传统预测方法直接针对原始的、非平稳的历史数据时间序列进行建模、预测的方式。该方法分解所得的两个分量,物理意义明确、反映了风能的内在变化特性:低频的平均趋势分量从较大的时间跨度上反映出风能总体变化趋势;而高频的随机分量则是风能易变性、随机性的具体体现。对于平均趋势分量,借助LS-SVM模型,采用局部预测代替全局预测;对于随机分量,在相空间中构造一个新型的结构元素,与传统结构元素不同,新型结构元素的原点在结构元素体之外。将新型结构元素和数学形态学运算相结合,构成形态学局部预测算子,对随机分量进行预测。最后,两个分量各自的预测值之和,即为最终的预测结果。为了验证本文提出的基于平均趋势探测器和形态学局部预测算子的短期风能预测方法的可行性和预测效果,本文进行了相应的仿真研究,并与现有流行的预测方法进行横向对比。仿真实验采用来自位于全球不同地区风电场的风能数据,并且覆盖了全年365天。实验结果表明,本文提出的预测方法,不仅预测误差更低,而且预测结果也更为稳定。 【关键词】：风能预测 数学形态学 局部预测 短期预测 电力系统
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 第一章 绪论13-20
• 1.1 课题的研究背景及意义13-16
• 1.1.1 课题的研究背景13-14
• 1.1.2 研究的目的和意义14-16
• 1.2 风能预测技术的研究现状16-18
• 1.2.1 国外研究现状16-17
• 1.2.2 国内研究现状17-18
• 1.3 本文的研究内容以及文章结构18-20
• 第二章 风能预测技术基础20-28
• 2.1 引言20
• 2.2 风能预测方法的分类20-21
• 2.2.1 按预测的时间跨度分类20
• 2.2.2 按预测对象分类20-21
• 2.2.3 按数学模型分类21
• 2.3 风能预测技术的简介及其概况21-27
• 2.3.1 持续法21-22
• 2.3.2 数值天气预报22
• 2.3.3 时间序列法22-23
• 2.3.4 人工神经网络法23-24
• 2.3.5 支持向量机法24-26
• 2.3.6 组合型预测法26
• 2.3.7 其它方法26-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第三章 基于数学形态学提取相似数据的风能预测数据预处理方法28-44
• 3.1 引言28
• 3.2 数学形态学基础28-36
• 3.2.1 结构元素29
• 3.2.2 数学形态学的基本运算29-32
• 3.2.3 数学形态学运算中的端点效应及其解决方案32-33
• 3.2.4 多分辨率形态学梯度33-35
• 3.2.5 多尺度形态学分析35-36
• 3.3 基于数学形态学提取相似数据的方法36-39
• 3.3.1 构造三角形结构元素36-37
• 3.3.2 k阶OCCO滤波器37-38
• 3.3.3 与一维信号相对应的权重函数38
• 3.3.4 提取相似数据38-39
• 3.4 基于数学形态学提取的相似数据的短期风能预测方法及其仿真实验39-42
• 3.4.1 预测模型40
• 3.4.2 评价参数40-41
• 3.4.3 实验结果和讨论41-42
• 3.5 本章小结42-44
• 第四章 基于平均趋势探测器和形态学局部预测算子的短期风能预测方法44-64
• 4.1 引言44
• 4.2 非平稳时间序列的分解——平均趋势探测器44-47
• 4.2.1 一维信号的震荡元45
• 4.2.2 震荡元的权重质心45-46
• 4.2.3 平均趋势探测器46-47
• 4.3 平均趋势分量的预测——局部预测47-48
• 4.4 随机分量的预测——形态学局部预测算子48-52
• 4.4.1 嵌入理论及相空间重构相关参数的确定48-50
• 4.4.2 构造新型结构元素50-51
• 4.4.3 形态学局部预测算子51-52
• 4.5 基于平均趋势探测器和形态学局部预测算子的短期风能预测方法52-54
• 4.6 算例分析54-58
• 4.6.1 数据介绍54
• 4.6.2 评价参数54-55
• 4.6.3 用于对比的模型55
• 4.6.4 实验结果和讨论55-58
• 4.7 本章小结58-64
• 第五章 总结与展望64-66
• 参考文献66-71
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果71-72
• 致谢72-73
• 附件73

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