基于人工神经网络的风电系统建模及其应用研究

【摘要】：风力发电已经被用在电网中,直接关系到整个电网的稳定性。做为分布式能源,其建模的研究一直缺乏系统性与普遍性。特别风电系统的结构日趋复杂,变化的非线性、时变性和不确定性的特点更加明显,很难建立一个适合的数学模型来清晰地表达变量之间的关系。而基于神经网络的非数学模型建模法,为解决数学建模方法的不足提供了新的思路,同时也为风电系统模型开辟了一条有效的途径。 为了很好地利用人工神经网络的非线性逼近特性来拟合风电场的静态特性模型,本文首先针对现场数据对参数间关系进行分析,采用主元分析法对用于建模的这些现场数据进行分析,并对所得数据进行归一化处理,主要采用比较经典的BP网络模型,但由于其存在一些不可避免的问题,所以进一步采用RBF网络来改进静态模型,同时验证了用神经网络建立的风电场模型基本上反映了风力发电的实际运行情况。 为了更好地描述风电系统动态特性,并解决多数风电系统负荷模型把有功功率、无功功率分裂开来的问题,本文在神经网络静态模型的基础上,利用人工神经网络结构中可以有多个输出这一特点,将风电系统当成负荷模型,把其有功功率、无功功率这两输出巧妙地结合在一起,这正体现了在电力系统中负荷是有功和无功功率的相互耦合,并通过数据样本进行预处理、训练和测试,能提供更加准确的风电场模型,尤其能很好地描述系统的动态特性。 为了给用户的使用提供了方便友好的方式,本文从模型应用角度进行研究,采用Visua1C++和MFC创建的应用程序生成窗口,结合神经网络的结构特点,并且把权值、阈值进行封装,生成自己需要的图形用户界面,并形成中间文件存放定义好的界面信息。图形用户界面实现程序打开中间文件,读取界面信息并显示。最终用户通过实现程序所显示的图形用户界面与应用程序交互可以处理消息,进行绘图,为用户的使用提供了方便友好的方式。 【关键词】：风电系统 建模 人工神经网络 负荷模型 Visua1C++ 用户界面设计
【学位授予单位】：天津理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-19
• 1.1 课题的研究背景和意义9-12
• 1.1.1 世界风力发电发展概况9-10
• 1.1.2 我国的风力发电发展概况10
• 1.1.3 风力发电系统的特点10-12
• 1.2 风电系统建模的研究现状和存在的问题12-18
• 1.2.1 建模方法研究现状12-15
• 1.2.2 建模方法存在问题15-17
• 1.2.3 人工神经网络建模现状17-18
• 1.3 本课题研究目标和主要内容18-19
• 第二章 风电系统的静态特性神经网络模型建立与仿真19-37
• 2.1 BP 算法的基本原理19-24
• 2.1.1 BP 算法基本思想19-20
• 2.1.2 BP 算法的推导过程20-24
• 2.2 基于现场数据的风电系统的神经网络建模24-32
• 2.2.1 主元分析分析法对风电系统现场数据的处理24-27
• 2.2.2 BP 网络静态性能模型建立27-28
• 2.2.3 仿真结果与分析28-32
• 2.3 基于 RBF 网络的静态性能模型建立32-35
• 2.3.1 RBF 神经网络算法概述32-34
• 2.3.2 RBF 模型建立与仿真分析34-35
• 2.4 小结35-37
• 第三章 基于ELMAN 神经网络的风电系统负荷模型建立37-45
• 3.1 风电系统的负荷模型概述37
• 3.2 基于 ELMAN神经网络的差分方程模型改进37-40
• 3.2.1 引言37-38
• 3.2.2 基于多重局部反馈Elman 神经网络的负荷模型改进38-40
• 3.3 模型仿真分析40-44
• 3.3.1 仿真模型的实现40-43
• 3.3.2 仿真结果与分析43-44
• 3.4 小结44-45
• 第四章 风电系统模型的用户界面图形化软件设计45-51
• 4.1 用户界面软件设计45-47
• 4.1.1 VC++设计界面思路45-46
• 4.1.2 功能的实现、编程46-47
• 4.2 设计实例47-50
• 4.3 小结50-51
• 第五章 总结与展望51-53
• 5.1 总结51-52
• 5.2 展望52-53
• 参考文献53-56
• 发表论文和科研情况说明56-57
• 致谢57-58

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