基于區(qū)域聚類分析的改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期風(fēng)電功率預(yù)測研究.pdf

1、科技高速發(fā)展，促使國家對環(huán)保重視程度越來越高，國民對潔凈能源需求不斷增加。新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展非常迅速，其中，風(fēng)力發(fā)電作為一種新興的發(fā)電方式并入電網(wǎng)已經(jīng)越來越成為一種常態(tài)。風(fēng)能本身波動性會直接導(dǎo)致風(fēng)電場出力具有較大不可預(yù)知性，向電力系統(tǒng)安全運行、合理調(diào)度和發(fā)電質(zhì)量提出不小考驗。
　　如果能夠預(yù)先了解風(fēng)電場未來一段時間內(nèi)出力，相關(guān)調(diào)配人員就可以根據(jù)預(yù)測數(shù)據(jù)提前調(diào)整調(diào)度計劃，這樣就可以積極、有效降低風(fēng)電并網(wǎng)對電網(wǎng)穩(wěn)定運行造成影響。所以，要想

2、消除風(fēng)能固有性質(zhì)對電網(wǎng)的影響，就需要對并網(wǎng)的風(fēng)電系統(tǒng)進行精確的輸出功率的預(yù)測。
　　基于上述諸多情況，本文選擇將地形較為復(fù)雜風(fēng)電場短期的功率預(yù)測作為探究對象，前期研究工作發(fā)現(xiàn)：空間分布特征、風(fēng)電場特性數(shù)據(jù)特征、訓(xùn)練樣本相關(guān)性特征這三個數(shù)據(jù)特征量對預(yù)測結(jié)果有重要的影響。本文篩選具體風(fēng)電場數(shù)據(jù)，提取出對出力影響較大特征數(shù)據(jù)，考慮風(fēng)電機組空間分布的因素運用聚類的方法將風(fēng)電場進行區(qū)域劃分，搭建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行區(qū)域性的功率預(yù)測，從而得到

3、整個總區(qū)域的預(yù)測功率，提高預(yù)測精度，本文所做研究工作如下：
　?。?）首先考慮將風(fēng)電機組總區(qū)域進行劃分：采用譜聚類的方式將環(huán)境因素、運行工況納入考慮，降低迭代次數(shù)，提高劃分效率。
　?。?）本文考慮用劃分的風(fēng)電機組分區(qū)域功率對全區(qū)域風(fēng)電功率進行預(yù)測，分區(qū)域風(fēng)電機組的出力是由和分區(qū)域相關(guān)性大標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)電機組確定，將相關(guān)系數(shù)較大的確定為標(biāo)準(zhǔn)機組。
　?。?）以廣西某風(fēng)場數(shù)據(jù)為例找出與風(fēng)電場出力最為密切特征數(shù)據(jù)，選取標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)電機組