基于徑向基函數(shù)和模糊技術(shù)的風(fēng)能預(yù)測模型研究

【摘要】：隨著世界范圍內(nèi)風(fēng)電事業(yè)的飛速發(fā)展,風(fēng)電機(jī)組總裝機(jī)容量逐年攀升,單臺風(fēng)電機(jī)組的發(fā)電功率越來越大。由于風(fēng)力發(fā)電固有的間歇性和隨機(jī)性特點,大量大容量風(fēng)電機(jī)組直接接入高壓輸電網(wǎng)絡(luò),不但是對電網(wǎng)安全運營、電能質(zhì)量保證的重大挑戰(zhàn),而且也嚴(yán)重影響了風(fēng)電場風(fēng)力發(fā)電運營的經(jīng)濟(jì)性。所以,迫切需要使用風(fēng)能預(yù)測系統(tǒng)來對風(fēng)電機(jī)組的發(fā)電功率進(jìn)行預(yù)測。而此項技術(shù),在我國尚處于最初的研究階段,只有少數(shù)高校及企業(yè)進(jìn)行研究,還沒有進(jìn)入實際應(yīng)用階段。 在這種背景下,本文通過使用Matlab軟件建立了一種主要基于徑向基函數(shù)和模糊技術(shù)的風(fēng)能預(yù)測模型。該模型主要利用自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分類、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行初始預(yù)測以及模糊邏輯函數(shù)模型進(jìn)行預(yù)測修正,再以進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選的數(shù)據(jù)預(yù)處理模型、數(shù)據(jù)歸一化模型以及數(shù)據(jù)反歸一化模型為輔助,預(yù)測目標(biāo)風(fēng)電機(jī)組未來72小時內(nèi)的發(fā)電功率。經(jīng)過河北某風(fēng)場的多個實例驗證,證明本風(fēng)能預(yù)測模型的預(yù)測精度較為理想,已經(jīng)可以用于實際生產(chǎn)。之后,利用Matlab與VS.net的混合編程技術(shù),使用Matlab軟件將建立好的風(fēng)能預(yù)測模型制作成dll文件、使用VS.net軟件制作前臺控件、使用SQLserver2005進(jìn)行數(shù)據(jù)管理,開發(fā)出了能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)插入、刪除、更新以及進(jìn)行風(fēng)能預(yù)測的軟件。 【關(guān)鍵詞】：風(fēng)功率預(yù)測 徑向基函數(shù) 模糊邏輯函數(shù) 混合編程
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TK81
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 課題的研究背景9-10
• 1.2 研究的目的和意義10-11
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3.1 國外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀12
• 1.4 課題的研究內(nèi)容12-14
• 第二章 風(fēng)能預(yù)測技術(shù)基礎(chǔ)14-20
• 2.1 概述14
• 2.2 風(fēng)能預(yù)測基礎(chǔ)14-15
• 2.2.1 數(shù)值天氣預(yù)報14-15
• 2.3 風(fēng)能預(yù)測的分類15-19
• 2.3.1 按預(yù)測時間分類15-16
• 2.3.2 按預(yù)測范圍分類16
• 2.3.3 按風(fēng)能預(yù)測模型分類16-19
• 2.4 本章小結(jié)19-20
• 第三章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在風(fēng)能預(yù)測中的應(yīng)用20-32
• 3.1 概述20-21
• 3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)21-28
• 3.2.1 神經(jīng)元模型21-23
• 3.2.2 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)23
• 3.2.3 網(wǎng)絡(luò)信息流向類型23-24
• 3.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方式24-25
• 3.2.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則25-27
• 3.2.6 競爭學(xué)習(xí)步驟27-28
• 3.3 自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)28
• 3.4 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)28-29
• 3.5 模糊邏輯函數(shù)29-31
• 3.6 本章小結(jié)31-32
• 第四章 預(yù)測模型的建立和實現(xiàn)32-49
• 4.1 概述32-33
• 4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理模型的建立33-34
• 4.3 風(fēng)能初始預(yù)測模型的建立34-37
• 4.4 風(fēng)能預(yù)測修正模型的建立37-41
• 4.5 風(fēng)能預(yù)測軟件開發(fā)41-47
• 4.5.1 開發(fā)工具41
• 4.5.2 軟件開發(fā)41-47
• 4.6 本章小結(jié)47-49
• 第五章 風(fēng)能預(yù)測模型的驗證49-69
• 5.1 驗證實例149-55
• 5.2 驗證實例255-59
• 5.3 驗證實例359-63
• 5.4 驗證實例463-67
• 5.5 誤差分析67-68
• 5.6 本章小結(jié)68-69
• 第六章 結(jié)論與展望69-71
• 6.1 結(jié)論69
• 6.2 展望69-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文75-76
• 致謝76

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