微电网中短期风力发电和负荷预测的研究

发布时间：2021-05-08 05:36

　　近年来微电网的优势愈发明显,使人们对微电网的发展越来越重视。在微电网中发电和用电的平衡性是决定该微电网是否经济高效的重要指标。其中风力发电的间歇性、不可控性等缺陷会对电网的安全稳定性产生很大的威胁,同时用电负荷也具有一定的不可控性,这些问题都会严重影响整个微电网的安全可靠高效的运行。为了满足微电网可靠的供电需求,降低发电成本,节约能源,提高能源的利用效率,提出了对短期风电功率和负荷进行预测。如果可以精确的预测风机的输出功率和负荷的用电功率,将有利于制定日开停机计划和发电计划等,合理配置风机出力,节约能源,这也是本课题的主要研究内容。本文采用人工神经网络对短期风速、风功率和负荷进行预测,其中风功率的预测是在完成风速预测的前提下进行的。首先利用人工神经网络算法对风速进行预测,分别采用了传统BP神经网络算法、添加动量项改进BP神经网络算法和GA-BP神经网络算法,分析这三种算法得到预测结果的优劣,最终得出,GA-BP网络算法得到的预测结果是最优。其次对短期风功率的预测本课题采用了线性和非线性两种预测方法。线性方法是通过在建立功率曲线的基础上进行风机输出功率的预测,采用直接法和最大概率法建立风... 

【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 微电网国内外现状
        1.2.2 风功率预测国内外现状
        1.2.3 负荷预测国内外现状
    1.3 论文的研究内容和组织结构
第2章 风速风功率预测与负荷预测的基本理论
    2.1 最小二乘法曲线拟合
    2.2 BP神经网络
        2.2.1 神经网络简介
        2.2.2 神经网络工作原理
        2.2.3 BP神经网络建模
        2.2.4 BP神经网络的局限性
    2.3 遗传算法
        2.3.1 遗传算法简介
        2.3.2 遗传算法流程
        2.3.3 遗传算法优化BP神经网络
第3章 短期风速预测
    3.1 短期风速预测概述
    3.2 BP算法短期风速预测
        3.2.1 传统BP算法短期风速预测
        3.2.2 添加动量项的BP网络短期风速预测
    3.3 GA-BP神经网络短期风速预测
        3.3.1 网络参数设置
        3.3.2 实验结果
    3.4 评价标准及结果分析
    3.5 本章小结
第4章 短期风功率预测
    4.1 短期风功率预测概述
    4.2 功率曲线方法的短期风功率预测
        4.2.1 风力发电机功率曲线
        4.2.2 功率曲线的建立方法
    4.3 基于BP神经网络短期风功率预测
        4.3.1 数据分析与网络参数设置
        4.3.2 实验结果及误差分析
    4.4 GA-BP神经网络的短期风功率预测
        4.4.1 网络参数设置
        4.4.2 实验结果及误差分析
    4.5 评价标准及结果分析
    4.6 本章小结
第5章 负荷短期预测
    5.1 负荷短期预测概述
        5.1.1 常用预测方法
    5.2 相似日的选取
        5.2.1 历史日的选取
        5.2.2 输入数据分析与量化
        5.2.3 灰色关联度计算
    5.3 负荷短期预测
        5.3.1 预测过程
        5.3.2 实例结果及误差分析
    5.4 本章小结
第6章 风功率负荷预测设计与实现
    6.1 微电网系统拓扑结构
    6.2 预测设计与实现
        6.2.1 风功率负荷预测设计
        6.2.2 风功率负荷预测实现
        6.2.3 可控电源发电功率
    6.3 数据传输
        6.3.1 通信协议
        6.3.2 通信实现
        6.3.3 软件设置
    6.4 本章小结
第7章 总结与展望
    7.1 论文总结
    7.2 课题展望
参考文献
致谢
攻读学位期间参加科研情况
学位论文评阅及答辩情况表



本文编号：3174774