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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電系統(tǒng)建模及其應(yīng)用研究

來源:論文學(xué)術(shù)網(wǎng)
時(shí)間:2024-08-18 19:05:18
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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電系統(tǒng)建模及其應(yīng)用研究【摘要】:風(fēng)力發(fā)電已經(jīng)被用在電網(wǎng)中,直接關(guān)系到整個(gè)電網(wǎng)的穩(wěn)定性。做為分布式能源,其建模的研究一直缺乏系統(tǒng)性與普遍性。特別風(fēng)電系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)日趨

【摘要】:風(fēng)力發(fā)電已經(jīng)被用在電網(wǎng)中,直接關(guān)系到整個(gè)電網(wǎng)的穩(wěn)定性。做為分布式能源,其建模的研究一直缺乏系統(tǒng)性與普遍性。特別風(fēng)電系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜,變化的非線性、時(shí)變性和不確定性的特點(diǎn)更加明顯,很難建立一個(gè)適合的數(shù)學(xué)模型來清晰地表達(dá)變量之間的關(guān)系。而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非數(shù)學(xué)模型建模法,為解決數(shù)學(xué)建模方法的不足提供了新的思路,同時(shí)也為風(fēng)電系統(tǒng)模型開辟了一條有效的途徑。 為了很好地利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性逼近特性來擬合風(fēng)電場(chǎng)的靜態(tài)特性模型,本文首先針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)對(duì)參數(shù)間關(guān)系進(jìn)行分析,采用主元分析法對(duì)用于建模的這些現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,主要采用比較經(jīng)典的BP網(wǎng)絡(luò)模型,但由于其存在一些不可避免的問題,所以進(jìn)一步采用RBF網(wǎng)絡(luò)來改進(jìn)靜態(tài)模型,同時(shí)驗(yàn)證了用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的風(fēng)電場(chǎng)模型基本上反映了風(fēng)力發(fā)電的實(shí)際運(yùn)行情況。 為了更好地描述風(fēng)電系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性,并解決多數(shù)風(fēng)電系統(tǒng)負(fù)荷模型把有功功率、無功功率分裂開來的問題,本文在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)模型的基礎(chǔ)上,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中可以有多個(gè)輸出這一特點(diǎn),將風(fēng)電系統(tǒng)當(dāng)成負(fù)荷模型,把其有功功率、無功功率這兩輸出巧妙地結(jié)合在一起,這正體現(xiàn)了在電力系統(tǒng)中負(fù)荷是有功和無功功率的相互耦合,并通過數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行預(yù)處理、訓(xùn)練和測(cè)試,能提供更加準(zhǔn)確的風(fēng)電場(chǎng)模型,尤其能很好地描述系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性。 為了給用戶的使用提供了方便友好的方式,本文從模型應(yīng)用角度進(jìn)行研究,采用Visua1C++和MFC創(chuàng)建的應(yīng)用程序生成窗口,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),并且把權(quán)值、閾值進(jìn)行封裝,生成自己需要的圖形用戶界面,并形成中間文件存放定義好的界面信息。圖形用戶界面實(shí)現(xiàn)程序打開中間文件,讀取界面信息并顯示。最終用戶通過實(shí)現(xiàn)程序所顯示的圖形用戶界面與應(yīng)用程序交互可以處理消息,進(jìn)行繪圖,為用戶的使用提供了方便友好的方式。 【關(guān)鍵詞】:風(fēng)電系統(tǒng) 建模 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 負(fù)荷模型 Visua1C++ 用戶界面設(shè)計(jì)
【學(xué)位授予單位】:天津理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2011
【分類號(hào)】:TM614
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第一章 緒論9-19
  • 1.1 課題的研究背景和意義9-12
  • 1.1.1 世界風(fēng)力發(fā)電發(fā)展概況9-10
  • 1.1.2 我國的風(fēng)力發(fā)電發(fā)展概況10
  • 1.1.3 風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的特點(diǎn)10-12
  • 1.2 風(fēng)電系統(tǒng)建模的研究現(xiàn)狀和存在的問題12-18
  • 1.2.1 建模方法研究現(xiàn)狀12-15
  • 1.2.2 建模方法存在問題15-17
  • 1.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建?,F(xiàn)狀17-18
  • 1.3 本課題研究目標(biāo)和主要內(nèi)容18-19
  • 第二章 風(fēng)電系統(tǒng)的靜態(tài)特性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立與仿真19-37
  • 2.1 BP 算法的基本原理19-24
  • 2.1.1 BP 算法基本思想19-20
  • 2.1.2 BP 算法的推導(dǎo)過程20-24
  • 2.2 基于現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的風(fēng)電系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模24-32
  • 2.2.1 主元分析分析法對(duì)風(fēng)電系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的處理24-27
  • 2.2.2 BP 網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)性能模型建立27-28
  • 2.2.3 仿真結(jié)果與分析28-32
  • 2.3 基于 RBF 網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)性能模型建立32-35
  • 2.3.1 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法概述32-34
  • 2.3.2 RBF 模型建立與仿真分析34-35
  • 2.4 小結(jié)35-37
  • 第三章 基于ELMAN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電系統(tǒng)負(fù)荷模型建立37-45
  • 3.1 風(fēng)電系統(tǒng)的負(fù)荷模型概述37
  • 3.2 基于 ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的差分方程模型改進(jìn)37-40
  • 3.2.1 引言37-38
  • 3.2.2 基于多重局部反饋Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷模型改進(jìn)38-40
  • 3.3 模型仿真分析40-44
  • 3.3.1 仿真模型的實(shí)現(xiàn)40-43
  • 3.3.2 仿真結(jié)果與分析43-44
  • 3.4 小結(jié)44-45
  • 第四章 風(fēng)電系統(tǒng)模型的用戶界面圖形化軟件設(shè)計(jì)45-51
  • 4.1 用戶界面軟件設(shè)計(jì)45-47
  • 4.1.1 VC++設(shè)計(jì)界面思路45-46
  • 4.1.2 功能的實(shí)現(xiàn)、編程46-47
  • 4.2 設(shè)計(jì)實(shí)例47-50
  • 4.3 小結(jié)50-51
  • 第五章 總結(jié)與展望51-53
  • 5.1 總結(jié)51-52
  • 5.2 展望52-53
  • 參考文獻(xiàn)53-56
  • 發(fā)表論文和科研情況說明56-57
  • 致謝57-58


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