風電短期負荷預測中的若干基本問題

【摘要】：短期負荷預測尤其是在電力,風能方面越來越受到重視,從短期負荷序列中分離出白噪聲,降低預測的誤差,對電力系統(tǒng)的安全運行,風能的有效利用,經(jīng)濟的發(fā)展具有重要的意義。 白噪聲的存在造成了時間負荷序列準確預測的不可達上限,它也是找到更好的預測模型的關鍵。在實際預測中,溫度,數(shù)值運算的有效位數(shù)等一系列因素增加了預測誤差,降低了預測準確度。如何解決這些問題,是本文將要研究的內(nèi)容。本文具體研究內(nèi)容和結果如下: 1)根據(jù)Cramer分解定理,非平穩(wěn)時間序列可以分解為信號和噪聲兩部分。當滿足信號低頻噪聲高頻的條件時,對負荷序列利用統(tǒng)計學差分法估計白噪聲的方差。 2)基于小波去噪的方法,原始時間負荷序列可以很容易的被分離成一系列的信號和噪聲,但是不能唯一確定哪一個是比較好的白噪聲,結合差分法可以估計白噪聲的方差的理論,提出了兩者進行結合的分離白噪聲的方法,并進行了大量的數(shù)值分析和研究。 3)根據(jù)香農(nóng)采樣定理,通過較大采樣周期的短期負荷時間序列比小的采樣周期短期負荷序列具有更大的白噪聲。對于天氣敏感的負荷序列,傳統(tǒng)的“日”采樣用來消除非平穩(wěn)序列波動性的方法會產(chǎn)生更大的白噪聲,提出了采用低階非線性變換的方法降低預測誤差,提高預測準確度。 4)利用相同的預測模型,對原始的時間負荷序列和經(jīng)過冪變換,對數(shù)變換之后的時間負荷序列分別進行預測,對其預測誤差進行了數(shù)值分析和研究。 【關鍵詞】：短期負荷序列預測 分離白噪聲 低階非線性變換 冪變換 對數(shù)變換
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TM614;TM715
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 緒論7-12
• 1.1 引言7
• 1.2 短期負荷預測噪聲分離的意義7-9
• 1.2.1 短期負荷預測研究的意義7-8
• 1.2.2 白噪聲分離研究的意義8-9
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析9-11
• 1.3.1 短期負荷預測現(xiàn)有的方法9-10
• 1.3.2 短期負荷預測的困難10-11
• 1.4 本文的主要工作11-12
• 第二章 短期負荷預測的白噪聲分離理論基礎12-18
• 2.1 短期負荷預測去噪理論概述12-15
• 2.1.1 香農(nóng)采樣理論12-13
• 2.1.2 Cramér’s 分解理論13-14
• 2.1.3 獨立隨機變量的方差和14-15
• 2.2 短期負荷序列白噪聲分離方法15-18
• 2.2.1 統(tǒng)計學方法估計白噪聲方差15-16
• 2.2.2 分離白噪聲16-18
• 第三章 白噪聲分離數(shù)值試驗研究18-35
• 3.1 實驗研究的基本思路18
• 3.2 分離白噪聲數(shù)值試驗18-33
• 3.3 數(shù)值試驗結果分析33-35
• 第四章 低階非線性變換降低預測誤差35-50
• 4.1 穩(wěn)健性與非線性時間序列預測35-39
• 4.1.1 穩(wěn)健統(tǒng)計的啟發(fā)35-36
• 4.1.2 非線性時間序列預測的啟發(fā)36-39
• 4.2 低階非線性變換39-50
• 4.2.1 低階非線性變換數(shù)值試驗及結果分析40-48
• 4.2.2 數(shù)值試驗結果分析48-50
• 第五章 總結與展望50-51
• 5.1 總結與成果50
• 5.2 展望50-51
• 參考文獻51-54
• 發(fā)表論文和科研情況說明54-55
• 致謝55

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