风电随机波动的方差预报研究

【摘要】：对风速进行预报是确保大规模风电安全并网的重要技术手段。但是目前预报的时间分辨率为15min的风速是一种平均意义下的风速,而真实风速由平均风速和风速的瞬时随机波动两部分构成,风速的瞬时随机波动的研究还未被关注。在平均风速预报的基础上对风速瞬时随机部分进行研究,可以提供实时风速的更加详细的信息,有助于电网系统制定更为详尽的平抑风电功率波动的策略。此外在风机的选型及安全设计时,风速的瞬时随机波动也是一个重要的因素。因此本文将研究的视角投向风速瞬时随机波动,主要的研究工作如下:首先本文定义了风速瞬时随机波动的方差这一概念来研究风速的瞬时随机波动,并基于小波分解理论提出了风速方差的计算方法。同时对风速方差的物理特性进行了研究。研究发现:风速方差与平均风速之间存在多尺度调制效应;风速方差的日变化曲线存在明显的日周期现象。电力系统在平抑风电功率波动时需要提前掌握未来一段时间内的风速信息,因此对风速方差进行预报具有重要的意义。对风速方差进行预报的前提是其具有可预报性。因此本文基于时间序列分析中的相关分析理论,提出了风速方差可预报性分析的方法。分析结果表明风速方差的可预报长度大致在1h至5h之间,可以进行预报。同时对风速方差与平均风速的依赖关系进行了研究。目前对于预报模型的最佳输入并没有很好的理论指导,因此本文通过实验选取预报模型的风速方差最佳输入维数。利用内蒙古风电场2013年风速方差数据分别进行提前10min、提前20min、提前30min、提前40min、提前50min以及提前60min时刻的风速方差预报。选择MAE及MSE作为预报结果的评价指标。同时利用黑龙江风电场2013年的风速方差数据的验证表明所建立的模型具有良好的稳定性和可推广性。在原始预报模型的基础上,本文通过加入平均风速的信息,改善了模型的预报性能,提高了预报结果的精度。最后,本文对风速方差模型的预报误差进行了统计分析。随着预报步长的增大,预报误差也随之增大,因此在预报的过程中,预报步长的选择至关重要,否则会使预报结果的可信度降低。利用带位移和尺度的T分布、正态分布以及极值分布对预报误差的分布进行拟合,结果表明预报误差的分布最符合带位移和尺度的T分布。而且不论是用BP神经网络进行预报还是使用支持向量机进行预报,预报误差的分布都与带位移和尺度的T分布最接近。 【关键词】：风速方差 物理特性 预测 误差分析 小波分析
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-21
• 1.1 选题的背景及意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-18
• 1.2.1 风电确定性预测研究现状12-15
• 1.2.2 风电不确定性估计的研究现状15-18
• 1.3 研究现状分析18-19
• 1.4 本论文研究的主要内容19-21
• 第2章 风速方差的定义及特性21-42
• 2.1 本章引言21-22
• 2.2 风速方差定义及计算22-32
• 2.2.1 风速方差定义22
• 2.2.2 传统方差计算方法的局限性22-23
• 2.2.3 基于小波的风速方差计算方法23-30
• 2.2.4 风场实测风速的方差计算30-32
• 2.3 风速方差的典型特性分析32-41
• 2.3.1 调制效应33-37
• 2.3.2 日周期特性37-39
• 2.3.3 典型特性的物理机制分析39-41
• 2.4 本章小结41-42
• 第3章 风速方差的可预报性分析42-52
• 3.1 引言42
• 3.2 时间序列相关性分析42-44
• 3.3 方差可预报性分析44-49
• 3.3.1 基于自相关的可预报性分析44-47
• 3.3.2 基于互相关的可预报性分析47-49
• 3.4 风速方差多尺度可预报性49-51
• 3.5 本章小结51-52
• 第4章 方差预报的模型设计及实验算例52-77
• 4.1 引言52
• 4.2 基于BP神经网络的预报模型52-60
• 4.2.1 BP神经网络原理52-57
• 4.2.2 BP神经网络的实现57-59
• 4.2.3 BP神经网络优化59-60
• 4.3 预报模型的输入选择60-63
• 4.4 预报实验63-70
• 4.4.1 提前 10min预报实验64-65
• 4.4.2 提前 20min预报实验65-66
• 4.4.3 提前 30min预报实验66-67
• 4.4.4 提前 40min预报实验67-68
• 4.4.5 提前 50min预报实验68-69
• 4.4.6 提前 60min预报实验69-70
• 4.5 预报模型的验证70-73
• 4.6 预报模型的改进73-75
• 4.7 本章小结75-77
• 第5章 方差预报的误差统计分析77-99
• 5.1 引言77
• 5.2 预报误差与预报步长的关系77-78
• 5.3 预报误差的统计分布78-91
• 5.3.1 方差提前 10min预报误差的统计分布80-82
• 5.3.2 方差提前 20min预报误差的统计分布82-83
• 5.3.3 方差提前 30min预报误差的统计分布83-85
• 5.3.4 方差提前 40min预报误差的统计分布85-87
• 5.3.5 方差提前 50min预报误差的统计分布87-89
• 5.3.6 方差提前 60min预报误差的统计分布89-91
• 5.4 风速方差预报误差统计分布的验证91-97
• 5.4.1 支持向量机回归91-93
• 5.4.2 方差预报误差分布形式的验证93-97
• 5.5 本章小结97-99
• 结论与展望99-102
• 参考文献102-107
• 攻读学位期间研究成果107-109
• 致谢109

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