基于全局经验模态分解的风电与光伏出力预测组合模型

【摘要】：近几年，在世界范围内风力发电及光伏发电已进入非常快速的发展阶段风能太阳能具有典型的间歇性波动性等特点，因此当风能太阳能接入电网时会对电网的安全稳定运行及电能质量等带来严峻挑战准确预测风能太阳能对优化电网调度电网规划提升新能源发电竞争力具有重要意义风速和辐照量分别是影响风机出力和光伏出力最直接最显著的因素，因此准确的风速和辐照量预测具有重要的应用价值 本文建立了基于全局经验模态分解（EEMD）的组合预测模型，对风速和辐照量进行预测主要工作如下： 1）建立了基于EEMD的组合预测模型对风速进行超短期预测原始风速序列经EEMD分解为频率和变化趋势不同的信号，根据不同信号特点应用不同的预测模型得到预测结果，将各个预测结果相加即可得到原始风速序列的预测值 2）建立了基于EEMD和ELM神经网络的组合预测模型，对辐照量进行逐时预测首先构造相似日逐时时间序列，以提升智能算法的训练效果；然后进行EEMD分解，对分解后的信号分别建立ELM神经网络进行预测，将各个预测值相加即可得到原始辐照量序列的预测值ELM具有极快的学习速度，可大大减少组合预测模型的资源占有和整体预测效率 建立的组合预测模型可以综合利用不同算法的优势，算例结果也证明预测精度和运算速度均可提升 【关键词】：全局经验模态分解（EEMD） 风速预测 辐照量预测 GA-BP神经网络 支持向量机SVM ELM神经网络
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM61
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-17
• 1.1 研究背景及意义8-10
• 1.2 风电、光伏出力国内外研究现状10-16
• 1.2.1 风电出力预测技术国内外研究现状10-14
• 1.2.2 光伏出力预测技术国内外发展现状14-16
• 1.3 本文主要工作16-17
• 第二章 EMD 及其改进算法介绍17-23
• 2.1 经验模态分解 EMD 算法17-19
• 2.2 掩模信号法19-21
• 2.3 全局经验模态分解 EEMD21-22
• 2.4 本章小结22-23
• 第三章 基于 EEMD 的短期风速组合预测23-43
• 3.1 风速与风机出力的关系23-25
• 3.2 GA-BP 神经网络算法介绍25-29
• 3.2.1 传统 BP 神经网络25-27
• 3.2.2 神经网络与遗传优化算法结合27-29
• 3.3 支持向量机 SVM 算法介绍29-33
• 3.3.1 SVM 算法综述29-30
• 3.3.2 机器学习的本质30-33
• 3.4 基于 EEMD 的组合预测模型33-34
• 3.5 算例及结果分析34-41
• 3.6 本章小结41-43
• 第四章 基于 EEMD 与 ELM 神经网络的光伏出力预测43-56
• 4.1 辐照量与光伏出力的关系43
• 4.2 相似日逐时辐照量时间序列构成原理43-46
• 4.2.1 影响辐照量的因素分析43-45
• 4.2.2 相似日的选取原理45-46
• 4.3 ELM 神经网络介绍46-48
• 4.4 EEMD+ELM 组合预测模型48-49
• 4.5 算例及结果分析49-55
• 4.5.1 ELM 神经网络预测效果分析49-52
• 4.5.2 EEMD 和 ELM 组合预测效果分析52-55
• 4.6 本章小结55-56
• 第五章 结论与展望56-58
• 5.1 结论56
• 5.2 展望56-58
• 参考文献58-62
• 论文发表及参加科研情况说明62-63
• 致谢63

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