基于不同優(yōu)化算法下風(fēng)電預(yù)測精度對風(fēng)水電協(xié)調(diào)影響研究

【摘要】：研究了持續(xù)法、ARIMA方法、改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3種不同的風(fēng)電預(yù)測模型,在相同條件下,經(jīng)實(shí)例仿真發(fā)現(xiàn),改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測精度好于ARIMA預(yù)測模型,而ARIMA預(yù)測模型的預(yù)測精度好于持續(xù)法預(yù)測模型?；谏鲜?種不同的風(fēng)電預(yù)測模型,建立了風(fēng)-水發(fā)電聯(lián)合協(xié)調(diào)運(yùn)行的模型。采用遺傳粒子群和混合粒子群2種不同的優(yōu)化算法來研究風(fēng)電預(yù)測精度對風(fēng)-水電協(xié)調(diào)影響,通過仿真實(shí)例發(fā)現(xiàn),風(fēng)電預(yù)測模型精度越高,得到的理論值與實(shí)際值偏差越小;在考慮2種不同優(yōu)化算法的情況下,遺傳粒子群優(yōu)化算法得到的數(shù)值與實(shí)際值偏差比混合粒子群大,同時基于不同風(fēng)電預(yù)測模型下的誤差也要比混合粒子群大。 【作者單位】： 南京師范大學(xué)電氣與自動化工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 風(fēng)電 水電 預(yù)測精度 遺傳粒子群 混合粒子群
【分類號】：TM712
【正文快照】： 近年來,隨著風(fēng)電并網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,風(fēng)電大的波動性和不確定性給電網(wǎng)的調(diào)度和運(yùn)行帶來了新的困難[1-2]。分析表明,水電是當(dāng)前平抑風(fēng)電波動性和不確定性較好的技術(shù)手段。關(guān)于水電和風(fēng)電協(xié)調(diào)運(yùn)行的研究在國內(nèi)外正逐步受到關(guān)注[3-6],在現(xiàn)實(shí)電力系統(tǒng)中,絕大多數(shù)水電都是普通水電

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可再生能源發(fā)電并網(wǎng)協(xié)調(diào)策略的研究    于大洋

水電站地下洞室群自然通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)模擬及應(yīng)用研究    肖益民

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石泉、喜河水電站聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度研究    湯波

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全數(shù)字仿真自動發(fā)電控制系統(tǒng)    李沛

基于PCC的水電站計算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)的研究    趙會成

云鵬電站機(jī)電項目成本管理    盧可正

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基于工業(yè)組態(tài)軟件的水電站仿真系統(tǒng)研究    熊利

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