基于小波包的短时风机出力组合预测模型研究

【摘要】风力发电是目前开发最广泛且增长速度最快的清洁能源,随着风电容量在电网中的比例上升,风电出力的间歇性和随机性给电网带来的冲击日益明显,影响电能质量和电网稳定性。利用风电功率预测技术,可以为电网调度及风电场安排发电计划和停机检修提供依据,因而提高风电功率预测的精度对提高风力发电的质量有重要意义。针对风电预测问题,本文提出一种基于小波包的风电功率组合预测模型。在该模型中,采用小波包变换将风电功率时间数据进行分解并重构得到多个风电功率子序列,使用组合模型对每个子序列进行预测,最后叠加各子序列的预测值得到实际的预测结果的方法。其中组合模型中的单项预测模型使用时间序列法、神经网络法和支持向量回归3种预测原理差别较大的方法,目的是从不同方面最大程度挖掘风电功率数据里隐藏的信息。组合预测模型的预测精度跟单项模型间的权值密切相关,本文提出了一种全新的人工智能算法——纵横交叉算法对权值系数进行优化整定。纵横交叉算法(CSO)是本文受到儒家思想的启发,提出的一种全新的优化算法。这种优化算法的进化方式由横向交叉和纵向交叉两种方式组成,分别是对人类社会的群体学习和自我学习的模拟。通过横向交叉-竞争-纵向交叉-竞争的交替进化机制,CSO算法巧妙地解决了群智能优化算法普遍存在早熟和陷入局部最优的问题,其良好的全局优化能力特别适合各种大规模复杂优化问题的求解。12个标准函数测试结果表明：相比其它群集搜索算法,CSO算法在求解精度与收敛速度方面具有压倒性的优势。在仿真研究中,基于本文所提出的种纵横交叉BP神经网络算法CSO-ANN,对大规模风电预测神经网络中的318个权重系数和阈值系数进行了优化,结果表明该方法具有更好泛化能力和预测精度。在小波包-组合预测模型中,分别采用采用方差倒数法和纵横交叉算法对组合预测的权值进行了优化整定；实验结果表明使用组合预测模型能得到比单项预测模型更好的预测效果,其中使用纵横交叉算法优化权值的组合预测模型比方差倒数法确定权值的组合预测模型得到更好的预测结果。
【作者】陈育成；
【导师】孟安波；
【作者基本信息】广东工业大学，电力系统及其自动化，2014，硕士
【关键词】风电功率预测；纵横交叉算法；小波包变换；组合预测模型；纵横交叉神经网络；支持向量机；

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