风力发电项目硕士研究论文全文(必威体育精装版整理By阿拉蕾).docVIP

东北电力大学硕士学位论文 东北电力大学硕士学位论文 PAGE IV PAGE V 摘 要 PAGE I 摘　　要 风力发电是可再生能源发电技术中发展最快和最为成熟的一种。近几年我国的风电装机容量增长迅速，其在电网中所占的比例不断提高，风电并网给电网带来较大的影响，导致电网调峰调压困难，为了减小这种不利影响，对风速和风功率进行提前预报，将有助于电网调度部门提前了解即将入网的风电功率，便于电网合理调度，保证供电质量。 本文以吉林省洮南风电场的实测数据为基础，在讨论了风速和风功率的日变化特点、风速和风功率的波动特性及其关系、风速特性及小时风速的分布特性之后，采用基于历史数据的方法，对风电场单台风机的风速和风功率短期预测建模进行研究，并给出了提前1小时和提前4小时的预测值。 首先对ARMA时间序列技术进行了深入的研究，通过模型识别、参数估计以及模型检验，提出了适用于该风电场单台机的ARMA(6,1)模型。ARMA模型短期内预测风速是可行的，提前4小时预测的精度较1小时预测的精度下降不是很明显，说明在一定的误差允许范围内，采样动态预测能提高预测的步长。 然后将混沌时间序列的相关理论引入到风速、风功率预测中。用C-C法求取了重构相空间的参数；时间序列的Lyapunov指数大于零是衡量原系统具有混沌性质的标准，用小数据量法计算风速、风功率时间序列的Lyapunov指数均大于零，证明了其具有混沌特性。在此基础上，采用一阶加权局域预测的方法对风速进行预测，相对于ARMA法，混沌时间序列法预测结果的各项误差指标有明显的改善，预测效果更好一些。 最后应用混沌时间序列预测法直接对风功率进行预测，并与功率曲线转换法进行对比，发现直接预测的效果更好些，误差可降低两个百分点左右。在气象等其他因素未知，单纯采样历史数据的情况下，建议应用混沌时间序列法直接对风电场的风功率进行预测。 关键词：风速；风功率；时间序列；混沌时间序列；短期预测 东北电力大学硕士学位论文 Abstract PAGE III Abstract Wind power is one of the renewable energy power generation technologies which are growing fastest and the most mature. In recent years, Chinas installed capacity of wind power increases rapidly, and its proportion in power grid continues to increase. Wind power accessed to the power grid has a greater impact on the power grid, leading to peaking power surge problems. In order to reduce this negative impact, forecasting the wind speed and wind power will help power grid scheduling department know the wind power to be injected to the power grid, to facilitate a reasonable grid scheduling and ensure good quality of supply. This paper is based on the measured data of Tao Nan wind farm in western Jilin Province, after the discussion of daily variation characteristics of wind speed and wind power, fluctuations characteristics and the relationship between them, wind speed characteristics and distribution of hourly wind speed, based on historical data method, the short term prediction model of wind speed and wind power is researched. Firstly, ARMA time series technique is researched in detail. Through the model identification, pa