共查询到18条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
基于混沌相空间重构理论的风电场短期风速预测 总被引:1,自引:0,他引:1
风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点,大容量的风力发电接入,会对电力系统的安全、稳定运行带来严峻挑战,进行短期风速预测对并网风力发电系统的运行具有重要意义.根据风速具有混沌特性,采用相空间重构理论对短期风速进行预测.由嵌入时间窗和、的关系,确定了和的多组可行匹配,并找出一个最佳匹配进行相空间重构.在选取参考点时既考虑相点欧式距离又考虑其空间及时间上的相关性,有效克服"伪邻近点"的影响,提高了预测精度.预测模型采用了一阶局域预测模型和BP神经网络两种模型.算例分析结果验证了所提出方法的可行性和有效性. 相似文献
2.
风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点,大容量的风力发电接入,会对电力系统的安全、稳定运行带来严峻挑战,进行短期风速预测对并网风力发电系统的运行具有重要意义。根据风速具有混沌特性,采用相空间重构理论对短期风速进行预测。由嵌入时间窗 和 、 的关系,确定了 和 的多组可行匹配,并找出一个最佳匹配进行相空间重构。在选取参考点时既考虑相点欧式距离又考虑其空间及时间上的相关性,有效克服“伪邻近点”的影响,提高了预测精度。预测模型采用了一阶局域预测模型和BP神经网络两种模型。算例分析结果验证了所提出方法的可行性和有效性。 相似文献
3.
风力发电具有波动性、随机性和间歇性,因此准确预测风电场的日有功功率对风电场与电力系统的稳定运行具有重要的意义。利用C-C法对风电场的日有功功率时间序列进行相空间重构,并通过计算其最大Lyapunov指数,验证了此功率时间序列具有混沌属性。在此基础上,用相空间重构建立了RBF神经网络和最小二乘支持向量机预测模型,对预测结果采用协方差优选确定权重,进行组合预测。通过对甘肃省酒泉地区某风电场的实测数据进行仿真,证明了该组合模型的有效性和可行性,并有效提高了预测精度。 相似文献
4.
5.
6.
光伏发电的短期预测对电网稳定运行、经济调度和可再生能源调节具有重要意义。但光伏功率输出受辐射强度、温度等气象因素影响,具有较大的波动性和随机性。为了提高预测精度和不同天气类型的普适性,文章提出了一种基于支持向量回归结合相空间重构和相似日选择的混合光伏输出预测算法。采用通径系数分析对历史数据集进行处理,量化光伏出力和气象因子的相关性,并确定主导气象因子作为相似日选择的标准。随后,利用相空间重构技术对非线性光伏功率时间序列进行处理,抑制了原始数据集的混沌特性。用实际数据验证了该算法的预测有效性。结果表明,与传统的支持向量回归模型相比,文中的预测模型可以进一步提高预测精度。此外,文中算法在晴天和阴雨天的情况下都表现出良好的性能。 相似文献
7.
8.
9.
10.
11.
12.
基于经验模式分解和混沌相空间重构的风电功率短期预测 总被引:3,自引:0,他引:3
风电场发电功率的短期预测对并网风力发电系统的安全与稳定具有重要意义。根据风电功率时间序列非平稳、非周期的特点,文中运用经验模式分解理论将风电功率时间序列分解为随机分量和趋势分量,对随机分量采用径向基函数神经网络进行混沌预测;趋势分量采用最小二乘支持向量机进行混沌预测,拟合各分量的预测值得到最终的预测结果。以云南某风电场数据对所提出的模型进行验证,证明了该预测模型比传统人工神经网络预测模型具有更高的预测精度,可为风电功率预测提供参考。 相似文献
13.
由于风电的高度波动性和随机性,大规模的风电功率预测已成为制约中国风电发展的瓶颈。提出一种针对小采样间隔的风电功率数据的多维时间序列BP神经网络预测模型。通过对原始风电功率序列进行处理得到不同时间维度的风电功率均值序列进而组成多维时间序列,采用改进的嵌入维最小预测误差法求取多维时间序列相空间重构时间延迟和嵌入维,利用重构相空间中预测点的近邻点建立BP神经网络预测模型。以实际风电场数据进行验证,证明了该模型可以有效处理风电功率预测问题,算法耗时减少了约9s,同时显著提高预测精度约18.94%。 相似文献
14.
15.
为提高短期风电功率的预测精度,提出一种新的基于时间序列分析与人工神经网络相结合的预测方法。通过时间序列法和BP人工神经网络法分别建立功率预测模型,然后利用得到的预测结果再建立新的BP人工神经网络预测模型,进而建立新的组合预测模型。以东北某风电场的实测数据为基础,以Eviews6.0和MATLAB8.0实验软件为平台,进行数据分析、预测和对比。结果表明,比单个预测模型的预测结果理想,预测精度明显提高。 相似文献
16.
随着风电规模的不断扩大,及时准确地对风电场功率输出进行预测具有重要意义。但由于风速具有不确定性,风电功率难以掌控。通过分析风速与功率之间的变化趋势,建立基于风速的功率计算的数学模型,然后以风速预测为突破口,基于小波分解模型将历史无规律风速进行模式分解。对分解出来的历史数列进行分析,采用合适的预测模型分别预测,还原为原始数列得到预测风速,最后计算得到预测风电功率。通过某地的实例计算,证明了采用小波分解与时间序列模型进行风电功率预测的准确性与可靠性。 相似文献
17.
电力短期负荷时间序列混沌相空间重构参数优选法 总被引:2,自引:1,他引:2
采用混沌相空间重构方法进行电力短期负荷预测时,负荷时间序列的延迟时间τ、嵌入维数m以及预测参考点的选取对预测效果有很大的影响。该文通过电力短期负荷重构吸引子的形状和自相关函数确定电力短期负荷时间序列的最佳嵌入时间窗Γ;根据电力短期负荷的m、τ与Γ的函数关系确定m、τ的多组最佳匹配,证明了m、τ的最佳匹配对于负荷伸缩和平移的不变性;提出了选择预测参考点的适用而有效的方法,该方法分为粗搜索和细搜索2个过程,粗搜索主要根据距离选出一定数量的邻近点,细搜索主要根据相点演化的相关性排除“伪邻近点”。实际电网负荷预测的仿真结果验证了提出的电力短期负荷时间序列相空间重构参数优选法的正确性与有效性。 相似文献