風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)及風(fēng)電并網(wǎng)條件下電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度研究.pdf

1、隨著世界上常規(guī)化石能源的日益枯竭和全球氣候變暖，人類(lèi)增強(qiáng)了對(duì)新能源的開(kāi)發(fā)和利用。風(fēng)能與自然界中的礦物燃料不同，它是一種干凈的、儲(chǔ)量非常豐富的可再生能源。但是風(fēng)的波動(dòng)性、隨機(jī)性和間歇性，使得風(fēng)電大容量的并網(wǎng)給電網(wǎng)的安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和電能質(zhì)量等帶來(lái)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。如果能對(duì)風(fēng)電場(chǎng)進(jìn)行精確的預(yù)測(cè)，將減少電網(wǎng)的備用容量，降低電力系統(tǒng)的運(yùn)行成本，同時(shí)也對(duì)風(fēng)電參與電力市場(chǎng)競(jìng)價(jià)和電網(wǎng)的合理調(diào)度提供保障。本文以山東某風(fēng)電場(chǎng)作為研究對(duì)象，以實(shí)測(cè)的歷史數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行風(fēng)電

2、場(chǎng)的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)研究，并在風(fēng)電并網(wǎng)條件下進(jìn)行電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度研究。
　　首先，分析風(fēng)電功率的影響因素，得出影響風(fēng)電功率的主要影響因子為：風(fēng)速、風(fēng)向、氣壓、溫度、相對(duì)濕度、葉片角度和發(fā)電機(jī)平均轉(zhuǎn)速。然后，用灰色關(guān)聯(lián)分析法對(duì)影響風(fēng)電功率的因素進(jìn)行量化分析，選取關(guān)聯(lián)度較大的因素作為訓(xùn)練以及預(yù)測(cè)的輸入。
　　簡(jiǎn)要介紹最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）的結(jié)構(gòu)、原理和特點(diǎn)。用LSSVM建立預(yù)測(cè)模型對(duì)風(fēng)電功率進(jìn)行了預(yù)測(cè)，為后面方法的改進(jìn)

3、提供了理論基礎(chǔ)。
　　將黑洞粒子群（BHPSO）算法引入到數(shù)值尋優(yōu)領(lǐng)域中，實(shí)現(xiàn)對(duì)LSSVM控制參數(shù)的尋優(yōu)搜索，從而提出BHPSO-LSSVM算法。將該法預(yù)測(cè)結(jié)果與傳統(tǒng)的LSSVM預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較分析。
　　最后，利用前面介紹的風(fēng)電功率點(diǎn)預(yù)測(cè)信息為基礎(chǔ)，考慮了風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差可能對(duì)系統(tǒng)造成的不確定影響，并將風(fēng)電穿透功率引入到正、負(fù)旋轉(zhuǎn)備用當(dāng)中，采用黑洞粒子群（BHPSO）算法和傳統(tǒng)粒子群（PSO）算法分別建立含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)