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基于人工神經網絡和粒子群算法的風能預測模型_廖輝英
作為一種可再生的清潔能源, 近年來風能資源正在得到廣 泛的開 發與 利 用。截止 2009 年, 中 國風 電 裝 機容 量 已 達 25.8GW;2020 年,預計全國風電總裝機容量將達到 30GW。風電 場的輸出功率受風能隨機性影響很大。隨著規模越來越大、數 量越來越多的風力發電機并網運行, 這種隨機性對電力系統的 影響越來越不可忽視。因此,有必要提出一種基于準確有效風能 預測的運行策略。 預測風能的方法眾多, 常見的有基于數字天氣預報(NWP) 的預測、以時間序列法為代表的統計預測以及以神經網絡法為 主的學習預測。基于 NWP 的預測數學模型復雜,需運行在超級 計算機上,其應用有一定的局限性,有時短期預測的有效性還不 如持續型預測模型。時間序列預測法是一種歷史資料的延伸預 測法,常用模型有經典時間序列分析模型、自回歸滑動平均(AR－ MA)模型、卡爾曼濾波器模型、自回歸滑動平均求和模型。電力 系統和風能均為復雜的非線性動態過程, 傳統的模型不能準確 地描述風速或風電場功率的實際變化情況, 將影響到預測結果 的精度。人工神經網絡方法一般無需研究對象的精確數學模型, 可有效彌補傳統方法單純依靠數學求解的不足。
作為一種可再生的清潔能源, 近年來風能資源正在得到廣 泛的開 發與 利 用。截止 2009 年, 中 國風 電 裝 機容 量 已 達 25.8GW;2020 年,預計全國風電總裝機容量將達到 30GW。風電 場的輸出功率受風能隨機性影響很大。隨著規模越來越大、數 量越來越多的風力發電機并網運行, 這種隨機性對電力系統的 影響越來越不可忽視。因此,有必要提出一種基于準確有效風能 預測的運行策略。 預測風能的方法眾多, 常見的有基于數字天氣預報(NWP) 的預測、以時間序列法為代表的統計預測以及以神經網絡法為 主的學習預測。基于 NWP 的預測數學模型復雜,需運行在超級 計算機上,其應用有一定的局限性,有時短期預測的有效性還不 如持續型預測模型。時間序列預測法是一種歷史資料的延伸預 測法,常用模型有經典時間序列分析模型、自回歸滑動平均(AR－ MA)模型、卡爾曼濾波器模型、自回歸滑動平均求和模型。電力 系統和風能均為復雜的非線性動態過程, 傳統的模型不能準確 地描述風速或風電場功率的實際變化情況, 將影響到預測結果 的精度。人工神經網絡方法一般無需研究對象的精確數學模型, 可有效彌補傳統方法單純依靠數學求解的不足。
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