超短期风电功率预测

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短期风电功率预测误差综合评价方法_徐曼

标签:文库时间:2025-02-14
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短期风电功率预测误差综合评价方法

徐 曼,乔 颖,鲁宗相

(电力系统国家重点实验室,清华大学电机系,北京市100084

)摘要:对短期风电功率预测误差进行综合评价是改进预测精度、指导预测结果合理应用的前提。

当前风电功率预测误差评价主要采用均值类指标,无法全面、准确反映预测系统的运行情况。文中总结了风电功率预测误差的主要存在形式,提出了一套包含纵向误差、横向误差、相关因子与极端误差等在内的综合评价方法。基于内蒙古某风电场实际数据,采用该方法对不同预测方法、预测系统的不同误差环节进行了较为全面的评价,验证了评价指标的指导价值。关键词:短期风电功率预测;误差评价;误差指标;数值天气预报

收稿日期:2011-01-08;修回日期:2011-03-25。国家自然科学基金资助项目(51077078

)。0 引言

有效利用短期风电功率预测技术可以减轻风能

波动对电力系统调度的不利影响,

是实现风电常规化、规模化并网的关键。对短期风电功率预测误差进行综合评价是风电功率预测理论研究的一项重要

内容。根据评价指标,可以从各方面了解预测系统的运行情况,深入挖掘有价值的信息,对不同预测方

法、

预测系统进行对比评价,从而提高预测精度和算法效率,更好地利用预测结果服务生产实际。目前各类短期

风电功率预测问题

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风电功率预测问题

摘 要

本文研究了风电功率预测的问题。

问题1中,首先通过聚类分析选出与预测日相似度最大的历史日数据,将它们作为建模预测用的新训练样本,然后分别建立基于ARMA的卡尔曼滤波模型、GARCH模型、固定权系数组合模型对风电功率进行预测,检验均通过。与单一预测模型相比,固定权系数组合模型实现了前两种模型的优缺点互补,并降低了预测后滞效应,功率预测曲线平均准确率为90.75%,平均合格率为98.09%,均高于前两种模型,预测效果比较理想。

问题2中,通过比较单台与多机风电机组功率预测的相对误差,除PA误差偏大之外,其它多机风电功率预测误差均稍大于单台功率预测误差,单台风电机组功率预测的相对误差之间相差不大。分析得出,风电机组汇聚会改变电功率波动的属性,使预测误差偏大。 平均误差 模型一 模型二 模型三

PA 20.24% 15.62% 11.78%

PB 13.17% 14.77% 10.06%

PC 13.08% 14.08% 10.66%

PD 15.25% 16.13% 9.35%

P4 15.97% 16.57% 11.57%

P58 17.63% 19.07% 13.07%

问题3中,为了进一步提高风电功率实时预测精度

风电功率预测问题电工杯

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0 风电功率预测问题

摘 要

针对问题一,考虑风电功率的波动性,我们选取了灰色系统GM(1,1)模型、ARMA 模型和神经网络的时间序列模型,对P A ,P B ,P C ,P D ,P 4,P 58进行实时预测。

根据《国家能源局文件》实时预测误差不超过15%的规定,进行误差分析,发现神经网络的时间序列模型较优。

模型一:GM(1,1)模型。选取预测点前16个时点的数据建立GM (1,1)模型。首先将其累加使之呈现一定的规律性,再用线性动态模型对生成数据拟合,最后用Matlab 实现最小二乘法求解得预测值。

模型二:ARMA 模型。对风电功率预测建立ARMA (n,m )模型,如下:

j t j m

j t i t i n i t x x -=-=∑-+∑=αθα?11

通过Eviews 软件,确定偏相关阶数n=5,自相关阶数m=3,建立ARMA (5,3)模型。输入原始数据,得到风电功率的预测值,并计算得到误差为10.8582%。

模型三:基于神经网络的时间序列模型。选取29至30日的历史数据建立BP 神经网络的时间序列模型。由于神经网络的非线性性质,建立f (x) 为非线性的Sigmoidal 函数:

[][]11,2,,n i z f w i

风电功率预测方法的研究

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本科生毕业设计(论文)

题 目: 风电功率预测方法的研究

姓 名: 黄生树

学 号: 011000511

学 院: 电气工程与自动化

专 业: 电气工程与自动化(建筑电气方向)

年 级: 2010级

校内指导教师: 林建新 (签名)

2016 年 6 月 15 日

风电功率预测方法的研究

摘要

因为化石燃料是不可再生和使用会污染环境,化石能源随着人们使用将日益枯竭,由此产生的环境污染问题也越来越严重,风能作为一种可再生的、清洁的能源越来越关注。由于风是波动的、间歇性的,在风力发电的规模在不断扩大的同时,风电并网后不仅给电网的调度带来很大的困难,还严重影响了电网运行的安全

基于遗传算法改进BP神经网络的短期风电功率预测研究 - 图文

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2012年“挑战杯”大学生

课外学术科技作品竞赛及创业设计大赛

作品名称:基于遗传算法改进作品类别:社会科学类项目成员:刘知发联系电话: BP神经网络的短期风电功

率预测研究

陈 军 母桑妮 向亚军 唐艳利 15196009869 完成时间: 2012 年 3 月 20 日0

基于遗传算法改进BP神经网络的短期风电功率预测研究

摘 要

风能发电作为21世纪重要的研究课题之一,是清洁、可再生资源的之首。对降低污染,舒缓能源消耗带来的压力有着至关重要的作用。本文通过时间序列、遗传算法和BP神经网络等方法建立了4个风电功率预测模型。通过Matlab编程,得出了不同方法预测结果,并对其准确性进行比较。

本文首先对国内外风电产业发展现状做了分析。在此基础上,第2章确定以移动平均预测法、随机时间序列预测法、BP神经网络预测法对问题进行探讨,通过Excel与

Matlab混合编程,得出移动平均预测法、随机时间序列预测法、BP神经网络预测法的

准确率分别为82%、70%、84%,合格率分别为85%、65%、92%。得出BP神经网络预测法明显优越于其他两种方法。接着运用BP神经网络预测出的数据做了预测的相对误差分析,从中得出了6组预测值的相对误差(见表3

风电场发电功率预测和系统

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风功率预测对于智能电网的建设和支撑有着非常重要的作用。

风电场发电功率预测和系统

刘兴杰,lxj5085@ 刘兴杰,lxj5085@ 13784965085 20092009-9-23

风功率预测对于智能电网的建设和支撑有着非常重要的作用。

本次交流的主要内容一、风电场发电功率预测的背景和意义 二、风电场发电功率预测 三、风电场发电功率预测系统 四、总结

风功率预测对于智能电网的建设和支撑有着非常重要的作用。

一、风电场发电功率预测的背景和意义1. 风电的大力发展 2. 风电大力发展带来的挑战 3. 风电场发电功率预测的意义 4. 小结

风功率预测对于智能电网的建设和支撑有着非常重要的作用。

一、风电场发电功率预测的背景和意义1. 风电的大力发展1400 1200 1000 800 600 400 200 0 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

发 电量 风 电场个数

220 200 180 160 140

发 电量 发 电量

风 电场个数

120 100 80 60 40 20 0

计划在2020年 使风电装机达 到1亿千瓦! 且我国的风电 大多集中在某 些区域!

年份

近10年我国风电的发展

风功

光伏发电功率预测方法研究综述

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光伏发电功率预测方法研究综述

摘要:太阳能光伏发电作为一种重要的分布式电源正逐渐从独立系统向大规模并网方向

逐渐被人们所利用。发展光伏电站输出功率预测对于保持电力系统的功率平衡和经济运行有着重要的意义。通过对光伏发电功率预测影响因素进行探讨,分析了太阳辐照、温度、云量等各种气象因素对光伏电站输出功率的影响,并分析比较数学统计方法和人工智能方法的优缺点。

关键词:光伏发电、隔离、功率预测、神经网络

1.光伏能源特点及其应用前景

1.1.开展光伏发电的能源预测的目的与意义

随着社会经济的快速发展,能源消耗剧增,化石能源日趋枯竭,加之与日俱增的化石燃料燃烧所造成的环境污染,给地球的生态平衡和人类的生活带来了严重的威胁,所以建设大型的光伏电站来满足人类对能源的需求是当前的发展趋势。太阳能作为一种新型的绿色可再生能源,与其他新能源相比是最理想的可再生能源。特别是近几十年来,随着科学技术的不断进步,太阳能及其相关产业成为世界发展最快的行业之一。因为它具有以下的特点:

(1)储量丰富。太阳能是取之不尽的可再生能源,可利用量巨大。太阳每秒钟辐射的能量大约是1.6×1023kW,其中到达地球的能量高达8×1013 kW相当于燃烧6×109吨标准煤。按此计算,一年

光伏发电功率预测与模型分析 - 图文

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光伏发电功率预测与模型分析

摘要

近年来,随着对可再生能源需求的日益提高,太阳能光伏发电技术得到了迅速的发展,大规模光伏发电系统的应用也日益广泛起来,但也随之出现了很多问题。由于太阳辐射量与季度、阴晴及昼夜等气象条件密切相关,从而造成了光伏发电系统输出功率的随机性和间歇性的固有缺点,而且考虑到储能技术上的不成熟等因素,当大量的光伏发电系统接入电网时,势必会对电力系统的安全稳定运行和电能质量等带来严峻挑战,从而限制光伏发电产业的发展,所以对光伏发电系统输出功率进行预测对于电力系统运行而言具有非常重要的意义。

本文通过对影响光伏发电功率因素进行分析对目前现有的光伏发电功率预测方法进行分类,并根据统计方法和物理方法为依据,对太阳辐照量预测进行预测和直接对光伏发电系统的输出功率预测两种方法进行阐述和细化对比。再根据各自所使用的数学模型不同将预测方法分为时间序列法、神经网络法、支持向量机方法、回归分析方法和智能预测方法[6]。最后对不同分类的预测方法及相应的数学模型进行分析阐述和对比,说明其适用范围及精确度,并对其可行性进行分析,提出在功率预测中需要解决的问题。

关键词:光伏系统;功率预测;数学模型;方法

A

光伏发电功率预测与模型分析 - 图文

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光伏发电功率预测与模型分析

摘要

近年来,随着对可再生能源需求的日益提高,太阳能光伏发电技术得到了迅速的发展,大规模光伏发电系统的应用也日益广泛起来,但也随之出现了很多问题。由于太阳辐射量与季度、阴晴及昼夜等气象条件密切相关,从而造成了光伏发电系统输出功率的随机性和间歇性的固有缺点,而且考虑到储能技术上的不成熟等因素,当大量的光伏发电系统接入电网时,势必会对电力系统的安全稳定运行和电能质量等带来严峻挑战,从而限制光伏发电产业的发展,所以对光伏发电系统输出功率进行预测对于电力系统运行而言具有非常重要的意义。

本文通过对影响光伏发电功率因素进行分析对目前现有的光伏发电功率预测方法进行分类,并根据统计方法和物理方法为依据,对太阳辐照量预测进行预测和直接对光伏发电系统的输出功率预测两种方法进行阐述和细化对比。再根据各自所使用的数学模型不同将预测方法分为时间序列法、神经网络法、支持向量机方法、回归分析方法和智能预测方法[6]。最后对不同分类的预测方法及相应的数学模型进行分析阐述和对比,说明其适用范围及精确度,并对其可行性进行分析,提出在功率预测中需要解决的问题。

关键词:光伏系统;功率预测;数学模型;方法

A

《电功率》典型例题

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电功率典型例题

例题1.一只电能表标有2000revs/kW·h字样,现在观察到电能表的表盘转了200转(表盘上有一红点,红点出现一次即转了一转),那么接在这个电能表上的用电器消耗 千瓦时的电能。 答案:0.1

例题2.一只电能表上标有“2000revs/kW·h”,如果此电能表的转盘转了1000转,则电流做了_______J的功。 答案:1.8×106

例题3.有几位同学讨论电能时,有以下几种说法,你认为不正确的是( )。 A.电流做功的过程就是电能转化为其他形式的能的过程 B.电流表是用来计量用电器在一段时间内消耗的电能的仪表 C.电功的单位与电能的单位相同,在国际单位制中都是“焦耳” D.火力发电厂把燃料的化学能转化成电能 答案:B

例题4.(多选)小刚同学留意观察他家的电能表,发现3月20日时电表的示数为1057.8,到4月20日时,他家的电能表示数为1131.4,关于他家这个月消耗的电能,下列说法中正确的是( )。 A.74度 B.126度 C.74kW·h D.74J 答案:AC

例题5.下面几位同学的说法中正确的是( )。 A.电风扇通电后把电能转化成动能

B.人造卫星的太阳能电池板把电能转化成光能 C