集對分析理論在風電功率實時預測中的應(yīng)用研究.pdf

1、電力的發(fā)展極大地促進了人類社會的進步。但隨著產(chǎn)生電能的化石能源逐漸減少，再加上化石能源在轉(zhuǎn)化為電能過程中帶來的環(huán)境問題，尋求替代化石能源的可再生新能源成為迫切需求。在需求的推動下，風力發(fā)電、太陽能發(fā)電、潮汐能發(fā)電、生物能發(fā)電等一系列可再生能源的開發(fā)取得了一定成果。其中，風力發(fā)電的技術(shù)最為成熟。近年來，風電的發(fā)展呈飛速增長趨勢。然而，隨著風力發(fā)電規(guī)模不斷增大，風電本身固有的隨機性和波動性使風電并網(wǎng)面臨很多難題，甚至影響整個電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)

2、定運行。為了減小風電固有波動特性對電力系統(tǒng)的影響，對并網(wǎng)風電功率進行波動分析和準確預測是行之有效的方法。
　　為了揭開風電功率波動的本質(zhì)，本文首先建立了一種用于衡量風電功率波動程度的指標——采樣損失率。并通過預測結(jié)果以及風電場風電功率平滑效應(yīng)驗證了指標的有效性。波動性衡量指標的建立有助于評價預測結(jié)果的合理性。
　　其次，建立了風電功率實時預測模型。建立準確的風電功率預測模型在于準確把握風電功率的變化趨勢。考慮到噪聲對風電功率

3、變化趨勢的影響，本文采用EEMD分解方法對原始風電功率進行去噪處理，然后利用改進后的秩次集對分析法對去噪后的風電功率序列進行實時預測，最終建立基于EEMD去噪和改進秩次集對分析的風電功率實時預測模型。并對模型進行了仿真實驗，在與其他預測模型進行對比后，驗證了本文所建立的實時預測模型具有優(yōu)良的預測性能。并通過對不同裝機容量的風電場的風電功率進行預測，驗證了模型的普遍性。
　　之后，分析了風電功率波動性對預測誤差的影響。利用實例分析了