基于動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡的風電場輸出功率預測及其應用的研究.pdf

1、風電具有間歇性、隨機性以及不可控性等特點，隨著風電并網(wǎng)容量的增加，風功率預測在電力系統(tǒng)運行、風電場運行以及電力市場交易中的地位越來越重要。風功率短期預測有助于電力系統(tǒng)一二次備用控制和機組組合計劃的制訂，并且有助于風電場風機控制、機組組合計劃、交易策略以及部分風機檢修計劃的制訂。因此，進行風功率短期預測及其應用的研究十分必要。
　　考慮結(jié)合氣象預報數(shù)據(jù)進行風功率預測，確定了應用神經(jīng)網(wǎng)絡建立預測模型。為提高神經(jīng)網(wǎng)絡學習的效果，在進行神

2、經(jīng)網(wǎng)絡訓練前，對影響風功率預測值的變量進行了詳細的分析和選擇，并提出結(jié)合空間相關性法和神經(jīng)網(wǎng)絡建立預測模型。鑒于神經(jīng)元存在飽和的問題，對用于預測的風速、風向等原始數(shù)據(jù)進行歸一化分析和處理，得到了幾組含有不同變量的數(shù)據(jù)，用于風功率預測。
　　為了更好地模擬風功率的非線性時間序列特性，在建立風功率預測模型時，提出了利用動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡建立提前24小時的風功率預測模型。分別提出了風功率局部反饋時延神經(jīng)網(wǎng)絡和全局反饋時延神經(jīng)網(wǎng)絡，兩者均采用先

3、確定模型階數(shù)后進行網(wǎng)絡訓練的方法建立預測模型。然后采用RMSE和MAE兩個誤差指標以及和持續(xù)法比較，對比分析了動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡和靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測效果，結(jié)果表明所建立的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型進行風功率預測效果優(yōu)于靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡模型。
　　將預測得到的短期風功率應用于含風電場的日前調(diào)度計劃研究。采用發(fā)電成本和備用成本為目標函數(shù)建立日前調(diào)度計劃模型，應用動態(tài)規(guī)劃優(yōu)先順序法求解所建模型。考慮風功率預測精度的不同選擇不同的旋轉(zhuǎn)備用容量，分析風