風(fēng)電場輸出功率組合算法的研究.pdf

1、工業(yè)革命以后，隨著世界各國工業(yè)化進(jìn)程的不斷加快，人類對能源的掠奪性開發(fā)帶來了嚴(yán)重的能源和環(huán)境危機(jī)。電力工業(yè)是其他工業(yè)的基礎(chǔ)，傳統(tǒng)的發(fā)電技術(shù)主要是火力發(fā)電，而火力發(fā)電在需要大量煤炭的同時對環(huán)境也產(chǎn)生嚴(yán)重的污染。因此，人們逐漸開始重視可再生能源的開發(fā)和利用。由于風(fēng)能具有清潔和可再生等優(yōu)點，風(fēng)力發(fā)電備受關(guān)注，世界各國都積極投入到了風(fēng)力發(fā)電的研究中。
　　 雖然風(fēng)能具有種種優(yōu)點，但是它是一種間歇性和波動性能源。隨著風(fēng)電場的單機(jī)容量和總裝

2、機(jī)容量的不斷增大，風(fēng)電并網(wǎng)給系統(tǒng)帶來諸如系統(tǒng)穩(wěn)定性、電力系統(tǒng)調(diào)度、穿越功率和電網(wǎng)規(guī)劃等一系列難題。這一切問題都源于風(fēng)電場輸出功率的不可控性，解決風(fēng)電并網(wǎng)所帶來問題的一系列問題關(guān)鍵在于能夠?qū)︼L(fēng)電場輸出功率進(jìn)行精確的預(yù)測。雖然國內(nèi)外對風(fēng)力發(fā)電方面課題的研究不斷深入，但是，在風(fēng)電場輸出功率預(yù)測方面的研究還達(dá)不到非常滿意的程度。
　　 在此背景下，本文首先對BP網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行了相關(guān)原理說明，并且篩選出了在風(fēng)電輸出功率預(yù)測時，風(fēng)速、風(fēng)向、空

3、氣密度這三個因素對預(yù)測精度影響最大，并提出了使用ISODATA對樣本進(jìn)行預(yù)處理，引入遺傳算法克服BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的收斂過早的缺點。其次使用時間序列法與對樣本模糊聚類處理后的BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型進(jìn)行對比分析，找出各自算法的優(yōu)缺點。本文最后建立了時間序列法和對總體樣本應(yīng)用模糊ISODATA算法下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法相結(jié)合的組合，在進(jìn)行組合算法的實現(xiàn)上，采用了誤差平方和最小的原則，通過實驗仿真得出該組合算法在預(yù)測精度上有了很大程度提升。
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