基于模式识别的风电功率预测研究

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1、华北电力大学（保定）硕士学位论文基于模式识别的风电功率预测研究姓名：邹文申请学位级别：硕士专业：工学；电工理论与新技术指导教师：苑津莎；杨宏2011-03华北电力大学硕士学位论文摘要风电功率预测对开发风能有着重要的意义，高精度的风电功率预测可以提高风电场发电效率，满足电网并网技术标准发展要求，提高电网的稳定性。本文对已有的风速预测方法进行了总结归类，分析了各类方法的优缺点。在此基础上，使用一种新颖的基于模式识别的方法，即Mycielski算法进行风电场风速预测，并使用串匹配的方式实现上述算法的功能。建立了基于该算法的风速预

2、测模型。使用该模型对国内某地的风电场进行短期两小时风速预测，并对预测结果进行分析，发现该模型在数据平滑点处有较高的预测精度。对预测结果进行参数估计，发现Mycielski模型预测结果的形状参数和尺寸参数与实测数据相似度大，并且符合相似参数的威布尔分布，说明预测结果与实测风速有着相同的数据组成。对该预测模型的误差进行分析，发现Mycielski算法预测误差集中在以零为均线的两边，而且较为集中，并且符合正态分布。在此基础上，进行风电场短期六小时风速预测，使用直接预测六小时风速和滚动预测六小时风速两种方法实现上述预测，比较得知滚

3、动式Mycielski有着较高的预测精度，并使用该预测结果进行风电场功率计算。关键词：风电功率预测；模式识别；Mycielski算法；I华北电力大学硕士学位论文AbstractInthispaper,themethodsofwindspeedpredictionhavebeensummarized andcategorized,anditsadvantagesanddisadvantagesalsobeanalyzed.Onthis basis,usinganovelmethodbasedonpatternrecognit

4、ion,namedMycielskialgorithm topredictthewindspeedofwindfarms,andachieveabovefunctionsbyusingstring matchingalgorithms.Thewindspeedpredictionmodelisestablished.Themodelis usedtopredictshort-termwindspeed,andtheresultsofthepredictionareanalyzed, whichfoundthatthepre

5、dictionmodelhashighaccuracyinthesmoothdatainterval. Theparametersestimationofpredictionresultsareanalyzed,whichfound thattheshapeparametersanddimensionsparametersofMycielskiresultshavea largesimilaritywiththeparametersofmeasureddata,andinlinewiththesimilar paramet

6、ersoftheWeibulldistribution.Theresultsindicatethatthepredictionresults havethesamedatacompositionwiththemeasureddata.Theanalysisofprediction errorshowedthattheMycielskialgorithmpredictionerrorisconcentratedinboth sidesofzero,andsubmitthenormaldistribution.Onthisba

7、sis,thesixhourwind speedpredictionismade,whichusethedirectpredictionandrollingpredictionto forecastthesixhourswindspeedinfuture.Thecomparisonoftwomethodsshowed thattherollingMycielskihaveahigherpredictionaccuracy,andusethisprediction resultstocalculatethewindpower

8、.Keywords:WindPowerPrediction；PatternRecognition；MycielskiAlgorithm；II华北电力大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《基于模式识别的风电功率预测研究》，是本人在导师指导下，在华北电力大学攻读硕士学位期间独立进