2025【风光互补发电系统方案设计及控制策略优化研究20000字】.doc

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风光互补发电系统方案设计及控制策略优化研究

目录TOC\o1-3\h\u

8600摘要 I

15009第1章绪论 4

246751.1研究背景及意义 4

103971.1.1风力发电发展现状 4

244201.1.2研究背景 5

63651.2国内外风电机组研究现状 6

282731.3风电机组超短期功率预测研究现状 6

218631.4研究内容 7

24676第2章风电机组的基本工作原理 10

233022.1风电机组的基本组成结构 10

181172.2风电机组空气动力学理论 11

95422.2.1风能转换基本原理 12

180362.2.2风能捕获原理 13

18002.3风电机组基础运行 15

26592.4本章小结 15

23741第三章线性功率预测方法 15

34233.1线性功率预测 16

34803.2最小二乘法 16

314903.2.1一元线性模型 17

151563.2.2多元线性模型 18

105563.3支持向量机法 18

152313.4线性方法的特点 20

30483第四章非线性功率预测方法 20

58694.1粒子群优化算法 20

6584.1.1算法核心启示 22

218144.2.1BP算法简述 23

304624.2.2BP神经网络算法的原理与步骤 23

300094.2.3激活函数的意义 25

32192第五章风电短期功率预测及其仿真分析 26

42765.1数据来源以及样本集分析 26

285915.1.1相关数据来源 26

294205.1.2训练样本集和测试样本集分析 26

45085.2风电短期功率预测分析 28

249645.3本章小结 35

15953第6章总结展望 38

43666.1总结 38

126356.2展望 38

摘要

【风电机组功率预测】

风能作为一种清洁能源，风能发电效率的提升在双碳目标的今天有着重大的研究意义，但是风能具有不确定性，因为风力发电会受到自然环境的约束，导致了这个过程中的转化效率无法达到百分之百，也就是会存在效率高低的问题，大自然界中的风具有随机性，波动性以及不确定性等特点。由于风力资源的不确定性以及随机性，因此加剧了电网发电调频等工作的困难，人们的生活也会受到大大的影响，对于整个的电力系统的运行和风电机组的运行都有着极大的影响。因此对于新一代能源的探索和开发研究显得特别重要，开展风电机组的功率预测，能够极度有效地提高电网运行的稳定性，大限度的保证电力系统的安全性。

关于风电功率超短期预测的不确定性分析，本文选取来四种预测算法来进行预测，分为线性与非线性，线性使用最小二乘法与支持向量机；利用最小二乘法可以对未知的数据进行求解，支持向量机；非线性使用粒子群优化算法与BP神经网络算法，粒子群优化算法与传统算法最大的不同就是它具有记忆性，能够根据自身的速度来进行有哪些信誉好的足球投注网站，BP神经网络的优点是有多层结构，应用的最为广泛。选取了春夏两组具有明显区别的数据，具有很强的代表性。做好春夏这两个月，季节分明具有代表性挑选了4小时、一天、三天的测试集以及训练集，明确功率的输入和输出数据，分别制作好测试集和训练集，运行选取的四种算法程序。分别利用月的数据和季度的数据，来得出预测结论，总结出未来的预测趋势。对于某一大型风力发电厂近一年的风速、温度、风力、风电功率等这么多的数据进行筛选，通过集中研究几个月的数据来大概预测一年的数据，最后得出预测图，来比较四种方法的不同对于最终的预测结果的影响。

关键词：风电机组；风电功率超短期预测；线性预测算法；非线性预测算法：Matlab仿真

绪论

1.1研究背景及意义

如今这个高速发展的世界，电自从发明问世以来，就已经不可被取代了，成为人类生活必须用到的重要资源REF_Ref21409\r\h[1]。世界是在飞速发展的，因此人们对生活质量的要求也是更高。近些年来因为技术的提高以及对这个领域研究的进展顺利，所以使得我们对对于研究好风力发电有很大的意义。人类社会一直在进步，所以人们对于电的需求是越来越高的，更加依赖于电，基于此风电占有的比重越来越大，可是在整个风力发电的研究过程和实地考查中，存在风的不随机性和高间歇性（林涛,刘婉清,2022)。预测风电场的结果来预测今后的趋势，目的主要就是为了提高我国风电的竞争力。现代社会对电力供应的安全可靠性性能的要求越来越高,电力安全作为工业的主导地位比以往任何一个