基于頻域分解的短期風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測

【摘要】：風(fēng)電作為清潔能源，儲量巨大，但是風(fēng)電的隨機性和不確定性增大了大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)的難度，阻礙了風(fēng)電的發(fā)展。如果能對風(fēng)電進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測，就可以有準(zhǔn)備地應(yīng)對風(fēng)電并網(wǎng)的困難，從而促進(jìn)風(fēng)電的快速發(fā)展。 為了提高風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測的精度，本文將頻域分解的方法運用在風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測中。該方法可以找到風(fēng)電的部分規(guī)律，在一定程度上克服風(fēng)電的不規(guī)則性。通過對原始負(fù)荷數(shù)據(jù)的頻域分解，將數(shù)據(jù)分解成日周期、周周期、月周期、低頻和高頻五個部分。根據(jù)這五部分各自的特點，日周期部分和高頻部分可以分別用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法訓(xùn)練和預(yù)測；低頻部分是光滑的曲線，采用用一元線性回歸的方法預(yù)測。最后利用某風(fēng)電場的真實數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真研究，驗證了上述方法的有效性。 為了進(jìn)一步提高預(yù)測精度，對于上述方法獲得的日周期部分和高頻部分，采用提升小波對該部分進(jìn)行三層小波分解，以去除噪聲，再用最小二乘支持向量機進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測。低頻部分仍然用一元線性回歸的方法預(yù)測。然后將各部分的預(yù)測結(jié)果疊加，實現(xiàn)風(fēng)電負(fù)荷的高精度預(yù)測。仿真結(jié)果表明，基于頻域分解的方法可以有效地找到風(fēng)電的規(guī)律，有利于結(jié)合一元線性回歸、提升小波和最小二乘支持向量機的方法對不同的部分進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測，可以很大程度地提高預(yù)測的精度。 最后，基于上述方法，本文在MATLAB中的GUI平臺上開發(fā)出短期風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測軟件系統(tǒng)。該預(yù)測系統(tǒng)兼容性好，操作便捷，界面友好，預(yù)測精度高。 【關(guān)鍵詞】：風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測 頻域分解 最小二乘支持向量機 提升小波 負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TM614;TM715
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-15
• 第1章 緒論15-25
• 1.1 風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測背景及意義15-18
• 1.1.1 風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測的研究背景15-17
• 1.1.2 風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測的意義17-18
• 1.2 風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀18-19
• 1.3 風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測的方法分類19-24
• 1.4 文章主要研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排24-25
• 第2章 基于 FDD-BP 的短期風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測25-40
• 2.1 頻域分解25-27
• 2.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)27-29
• 2.3 基于 FDD-BP 的短期風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測模型29-31
• 2.4 仿真分析31-39
• 2.5 本章小結(jié)39-40
• 第3章 基于 FDD-LWT-LSSVM 的短期風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測40-56
• 3.1 最小二乘支持向量機40-41
• 3.2 提升小波41-43
• 3.2.1 小波提升的步驟42
• 3.2.2 分解與重構(gòu)42-43
• 3.3 基于 FDD-LWT-LSSVM 的短期風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測模型43-45
• 3.4 仿真分析45-55
• 3.4.1 日周期部分的預(yù)測45-49
• 3.4.2 低頻部分的預(yù)測49
• 3.4.3 高頻部分的預(yù)測49-53
• 3.4.4 最后的預(yù)測結(jié)果53-55
• 3.5 本章小結(jié)55-56
• 第4章 短期風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)56-67
• 4.1 軟件總體介紹56-58
• 4.2 軟件系統(tǒng)介紹58-65
• 4.2.1 軟件安裝要求及過程59-60
• 4.2.2 軟件操作及界面60-65
• 4.3 軟件運行65-66
• 4.4 本章小結(jié)66-67
• 第5章 總結(jié)與展望67-69
• 5.1 總結(jié)67-68
• 5.2 展望68-69
• 參考文獻(xiàn)69-74
• 致謝74-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表或錄用的論文75-76
• 參與科研項目及所獲獎勵76

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