基于相空间重构理论和误差矫正模型的组合风速预测模型的研究与应用

发布时间：2017-07-31 01:10

  本文关键词：基于相空间重构理论和误差矫正模型的组合风速预测模型的研究与应用

  更多相关文章： 相空间重构 最小二乘支持向量机 模糊C均值聚类 Markov模型 误差矫正

【摘要】：近年来,新能源的开发与利用已成为一个热点问题,其中风能以其巨大的潜力被广泛应用,而风能利用的最重要的形式就是风力发电。但由于自然界的风具备较强的随机性及间歇性,使得风功率具有较强的波动性及不可控性。针对我国大规模风电接入电网的现实以及风能资源的间歇性特点,如果可以使风速更准确的预测,将有利于电网调度部门及时制定调度计划,缓解风电的间歇性对电网造成的不利影响,确保电网的安全和稳定。为了更加准确的进行风速预测研究,本文提出一种基于最小二乘支持向量机和误差矫正模型的组合预测算法。受到很多因素如气温,气压和湿度等影响,风速的波动可以看成是一个复杂的非线性动力系统。因此本文将相空间理论运用于风速预测当中,并用C-C方法进行风速预测的输入集决定。然后在输入级决定后运用LSSVM模型对风速进行预测,与此同时,LSSVM模型当中的参数在这里我们运用粒子群优化算法结合重力搜索的组合优化算法决定(PSOGSA)。该组合优化算法的优点在于它的快速收敛性能。此外,由于风速波动的复杂性,上述模型可能无法挖掘出风速波动的全部特性,残差序列可能包含有被上述模型忽略的反映风速波动的重要信息。因此,运用Markov模型和模糊C均值模型构建误差矫正模型,以期望通过误差矫正能得到更好的预测结果。仿真结果显示,就预测精度而言,该模型比本文中讨论的其他模型有更好的预测准确性。
【关键词】：相空间重构 最小二乘支持向量机 模糊C均值聚类 Markov模型 误差矫正
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-13
• 1.1 选题背景及研究意义7-8
• 1.2 风电场风速预测方法概述8-10
• 1.3 本文的主要工作及章节安排10-13
• 第二章 基于LSSVM的风速预测13-37
• 2.1 相空间重构-C-C方法13-15
• 2.2 最小二乘支持向量机15-18
• 2.2.1 支持向量回归原理15-17
• 2.2.2 最小二乘支持向量机原理17-18
• 2.3 优化算法18-27
• 2.3.1 标准PSO算法19-22
• 2.3.2 重力搜索算法(GSA)22-25
• 2.3.3 组合优化算法PSOGSA25-27
• 2.4 风速预测算法(LSSVM-PSOGSA)27
• 2.5 风速预测结果分析27-36
• 2.5.1 风速预测数据描述27-29
• 2.5.2 风速预测性能评价标准29
• 2.5.3 风速预测案例研究29-36
• 2.6 本章小结36-37
• 第三章 误差矫正37-50
• 3.1 误差矫正模型38-43
• 3.1.1 模糊C均值理论(FCM)38-40
• 3.1.2 Markov预测模型40-42
• 3.1.3 构建误差矫正模型42-43
• 3.2 误差矫正结果分析43-46
• 3.3 不同模型预测结果对比46-48
• 3.4 本章小结48-50
• 结论和展望50-51
• 参考文献51-54
• 在学期间的研究成果54-55
• 致谢55

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 杨庆超;刘树勇;楼京俊;位秀雷;;混沌序列相空间重构效果评估[J];噪声与振动控制;2013年05期

2 胡晓棠,胡茑庆,陈敏;一种改进的选择相空间重构参数的方法[J];振动工程学报;2001年02期

3 姚宝恒,杨霞菊,刘岩,佟德纯,陈兆能,孟光;基于奇异谱熵的相空间重构最佳时间延迟选择[J];上海交通大学学报;2005年01期

4 马东玲;;相空间重构中时间延迟的确定方法[J];硅谷;2013年19期

5 蒋培,胡晓棠;一种新的选择相空间重构参数的方法[J];机械科学与技术;2001年03期

6 修春波,刘向东,张宇河;相空间重构延迟时间与嵌入维数的选择[J];北京理工大学学报;2003年02期

7 于大鹏;赵德有;;时延法相空间重构双参数联合估计方法研究[J];大连理工大学学报;2009年04期

8 丁晶，邓育仁，，傅军;洪水相空间预测[J];成都科技大学学报;1995年04期

9 秦卫阳,任兴民,杨文献,何金徕;基于小波-相空间重构的信号分析方法[J];机械科学与技术;2000年S1期

10 韩中合;朱霄s

本文编号：596813