基于模型优化的风电场短期风速预测研究

发布时间：2024-06-01 06:25

　　目前全球环境逐渐变暖。导致这种现象发生的原因之一就是二氧化碳排放的增多,经济的发展从某些方面来说潜在地影响着环境,且能源消耗与经济发展往往成正相关。传统的煤炭发电是制造二氧化碳的主要因素。科技发展日新月异,针对这种现象,众多新能源发电行业如火如荼的进行着,例如光伏、风能、潮汐、水力等发电方式,这些途径都对改善环境做出了重大贡献。风能在新能源格局中占据着重要的地位,对于风速的精准预测是预测风能的重要基础。随着深度学习、人工智能技术的不断发展,这些技术也逐渐应用到风速风电预测中,并且已经取得了很大的成就。因此对于风速的精准预测有利于风电的并网调度运行。基于此,提出行之有效的可靠且精准的预测方法显得尤为重要,并且具有很高的经济效益。当前研究技术中,对于中长期的预测已经取得了比较好的预测效果,但是由于短期或者超短期时间内风电出力的不确定性和不连续性,使得风速的预测成了亟待解决的问题。本文正是基于这种背景下提出几种混合优化方案用于风速预测,该方案总体上包括Elman网络节点的选取、智能优化算法的选择、优化算法的初始化以及算法与网络的有效结合。群体优化算法涉及到粒子群优化(particle swa...

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

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图1-2中国风电发电量占比Fig.1-2TheproportionofwindpowertoelectricitygenerationinChina

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本文编号：3985548