數(shù)據(jù)融合技術(shù)在風(fēng)電企業(yè)信息系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的同時(shí)，能源消耗也在迅速增長(zhǎng)，從而導(dǎo)致化石能源日益枯竭。因此，風(fēng)能作為一種清潔能源，得到廣泛的開(kāi)發(fā)利用。
　　在我們大規(guī)模利用風(fēng)能的同時(shí)，也出現(xiàn)了很多問(wèn)題，比如在風(fēng)電并網(wǎng)時(shí)，由于風(fēng)能的不穩(wěn)定性對(duì)整個(gè)電網(wǎng)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行造成沖擊。目前為止，風(fēng)能的不穩(wěn)定性在很大程度上限制了風(fēng)電的發(fā)展。風(fēng)電企業(yè)信息系統(tǒng)中最為重要的一部分就是風(fēng)電功率預(yù)測(cè)，因?yàn)轱L(fēng)能的不穩(wěn)定性，就導(dǎo)致風(fēng)電的波動(dòng)性和間歇性以及反調(diào)峰特性，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電功率的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，

2、電網(wǎng)就可以根據(jù)預(yù)測(cè)功率，制定合理的功率調(diào)度計(jì)劃，保證電網(wǎng)的穩(wěn)定性，同時(shí)也可以最大效率的利用風(fēng)能，避免了因風(fēng)電功率不穩(wěn)定和調(diào)度問(wèn)題從而導(dǎo)致風(fēng)電不能物盡其用。合理的風(fēng)電企業(yè)信息系統(tǒng)可以協(xié)助電網(wǎng)完成功率調(diào)度問(wèn)題，同時(shí)促進(jìn)了風(fēng)能的利用率，減少了化石能源的消耗。
　　本文研究了數(shù)據(jù)融合技術(shù)，從數(shù)據(jù)融合技術(shù)的定義、分類(lèi)和數(shù)據(jù)融合方法三個(gè)方面進(jìn)行研究。主要研究了像素級(jí)融合、特征層融合和決策層融合。還詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)融合中的貝葉斯方法、D_S證據(jù)推

3、理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論算法等經(jīng)典方法。此外本文還從風(fēng)電功率預(yù)測(cè)方法和風(fēng)電功率預(yù)測(cè)類(lèi)型等方面認(rèn)真研究了風(fēng)電功率預(yù)測(cè)技術(shù)。
　　本文通過(guò)對(duì)比現(xiàn)有的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)技術(shù)，結(jié)合數(shù)據(jù)融合技術(shù)，本文設(shè)計(jì)了基于數(shù)據(jù)融合的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)算法。該算法分為兩個(gè)階段，第一階段通過(guò)貼近度進(jìn)行篩選、清洗，最后將數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。第二個(gè)階段通過(guò)四步：建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，制定模糊控制規(guī)則，設(shè)計(jì)模糊推理，最后將輸出變量還原，得到風(fēng)電功率的預(yù)測(cè)值。該算法實(shí)時(shí)性較好，且排除了不

4、精確數(shù)據(jù)的誤差。
　　最后本文進(jìn)行了風(fēng)電企業(yè)信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)研究，該系統(tǒng)主要應(yīng)用與風(fēng)電功率的預(yù)測(cè)，從而滿足本地的管理需求和并網(wǎng)需要。主要從系統(tǒng)總體的設(shè)計(jì)思想，需求分析和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與開(kāi)發(fā)框架進(jìn)行分析研究。通過(guò)將數(shù)據(jù)融合算法應(yīng)用到系統(tǒng)中完成了風(fēng)電企業(yè)信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，并進(jìn)行了界面展示。
　　本文將數(shù)據(jù)融合技術(shù)應(yīng)用于風(fēng)電數(shù)據(jù)處理，解決風(fēng)電企業(yè)信息化中的風(fēng)電預(yù)測(cè)問(wèn)題，這應(yīng)用了數(shù)據(jù)融合技術(shù)可以全面的去除冗余數(shù)據(jù)，綜合多樣信息，得到正確結(jié)果的