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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群算法的風能預測模型_廖輝英
作為一種可再生的清潔能源, 近年來風能資源正在得到廣 泛的開 發(fā)與 利 用。截止 2009 年, 中 國風 電 裝 機容 量 已 達 25.8GW;2020 年,預計全國風電總裝機容量將達到 30GW。風電 場的輸出功率受風能隨機性影響很大。隨著規(guī)模越來越大、數(shù) 量越來越多的風力發(fā)電機并網(wǎng)運行, 這種隨機性對電力系統(tǒng)的 影響越來越不可忽視。因此,有必要提出一種基于準確有效風能 預測的運行策略。 預測風能的方法眾多, 常見的有基于數(shù)字天氣預報(NWP) 的預測、以時間序列法為代表的統(tǒng)計預測以及以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法為 主的學習預測。基于 NWP 的預測數(shù)學模型復雜,需運行在超級 計算機上,其應(yīng)用有一定的局限性,有時短期預測的有效性還不 如持續(xù)型預測模型。時間序列預測法是一種歷史資料的延伸預 測法,常用模型有經(jīng)典時間序列分析模型、自回歸滑動平均(AR－ MA)模型、卡爾曼濾波器模型、自回歸滑動平均求和模型。電力 系統(tǒng)和風能均為復雜的非線性動態(tài)過程, 傳統(tǒng)的模型不能準確 地描述風速或風電場功率的實際變化情況, 將影響到預測結(jié)果 的精度。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法一般無需研究對象的精確數(shù)學模型, 可有效彌補傳統(tǒng)方法單純依靠數(shù)學求解的不足。
作為一種可再生的清潔能源, 近年來風能資源正在得到廣 泛的開 發(fā)與 利 用。截止 2009 年, 中 國風 電 裝 機容 量 已 達 25.8GW;2020 年,預計全國風電總裝機容量將達到 30GW。風電 場的輸出功率受風能隨機性影響很大。隨著規(guī)模越來越大、數(shù) 量越來越多的風力發(fā)電機并網(wǎng)運行, 這種隨機性對電力系統(tǒng)的 影響越來越不可忽視。因此,有必要提出一種基于準確有效風能 預測的運行策略。 預測風能的方法眾多, 常見的有基于數(shù)字天氣預報(NWP) 的預測、以時間序列法為代表的統(tǒng)計預測以及以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法為 主的學習預測。基于 NWP 的預測數(shù)學模型復雜,需運行在超級 計算機上,其應(yīng)用有一定的局限性,有時短期預測的有效性還不 如持續(xù)型預測模型。時間序列預測法是一種歷史資料的延伸預 測法,常用模型有經(jīng)典時間序列分析模型、自回歸滑動平均(AR－ MA)模型、卡爾曼濾波器模型、自回歸滑動平均求和模型。電力 系統(tǒng)和風能均為復雜的非線性動態(tài)過程, 傳統(tǒng)的模型不能準確 地描述風速或風電場功率的實際變化情況, 將影響到預測結(jié)果 的精度。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法一般無需研究對象的精確數(shù)學模型, 可有效彌補傳統(tǒng)方法單純依靠數(shù)學求解的不足。
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