風(fēng)電預(yù)測(cè)及風(fēng)電-水電協(xié)調(diào)運(yùn)行的研究.pdf

1、隨著風(fēng)力發(fā)電規(guī)模的擴(kuò)大，國(guó)內(nèi)外對(duì)風(fēng)力發(fā)電的研究愈加活躍。但風(fēng)力發(fā)電具有波動(dòng)性和不確定性，而水力發(fā)電可以較好的平抑這種波動(dòng)性和不確定性，所以近年來研究風(fēng)力發(fā)電-水力發(fā)電協(xié)調(diào)運(yùn)行的成果已見報(bào)道。本文從風(fēng)速預(yù)測(cè)研究開始，進(jìn)而研究了風(fēng)力發(fā)電-水力發(fā)電協(xié)調(diào)運(yùn)行問題。
　　本文首先研究了時(shí)間序列法、BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、基于改進(jìn)粒子群(Particle Swarm Optimization)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法三

2、種不同的風(fēng)速預(yù)測(cè)模型，在相同條件下，經(jīng)實(shí)例仿真發(fā)現(xiàn)，在短期(未來一小時(shí))風(fēng)速預(yù)測(cè)模型中，時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度優(yōu)于基于改進(jìn)粒子群的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，而基于改進(jìn)粒子群的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度又優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型；其次，本文基于時(shí)間序列風(fēng)速預(yù)測(cè)模型，建立了風(fēng)力發(fā)電-水力發(fā)電協(xié)調(diào)運(yùn)行的模型。在模型中，由風(fēng)電-水電共同滿足日負(fù)荷的需求。首先假設(shè)風(fēng)電場(chǎng)的電能輸出全部接入電網(wǎng)，仍不足的部分由水電補(bǔ)充，考慮到風(fēng)能不可儲(chǔ)存，建立