【摘 要】
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随着传统能源的不断减少,能源危机问题日益凸显,环境污染等问题日益严峻,愈来愈多的国家将新能源发电作为缓解能源压力、改变能源结构、促进可持续发展的长远战略和重要手段。风能作为对环境无污染的可再生能源,在应对传统能源危机,改善环境和可持续发展推进战略中成为不可或缺的一部分。本研究以风速预测与风电功率预测为研究对象,从提高风电利用率的角度出发,对风电场的短期风速与功率预测的建模进行研究。首先,在详细分析
【基金项目】
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天津市自然科学基金重点项目（19JCZDJC32100）； 河北省自然科学基金（E2018202282）；
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随着传统能源的不断减少,能源危机问题日益凸显,环境污染等问题日益严峻,愈来愈多的国家将新能源发电作为缓解能源压力、改变能源结构、促进可持续发展的长远战略和重要手段。风能作为对环境无污染的可再生能源,在应对传统能源危机,改善环境和可持续发展推进战略中成为不可或缺的一部分。本研究以风速预测与风电功率预测为研究对象,从提高风电利用率的角度出发,对风电场的短期风速与功率预测的建模进行研究。首先,在详细分析风速序列特性的基础上,采用集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）对风速序列进行预处理,将风速数据分解为频率由高到低依次排列的若干分量,获得了较为平稳的风速序列分量,为风电场短期风速与功率预测建模提供了数据基础。其次,提出了改进的花朵授粉算法（Improved Flower Pollination Algorithm,IFPA）,为此,选用四种不同的惯性权重对经典的花朵授粉算法（Flower Pollination Algorithm,FPA）进行改进,寻优测试结果表明,经动态惯性权重改进后的FPA具有更好的寻优能力,称为IFPA。使用IFPA优化前馈神经网络（Feedforward neural network,FNN）的权值和阈值,建立了EEMD-IFPA-FNN风电场短期风速预测模型。为进一步验证短期风速模型的精确性和有效性,在风电场的数据集中随机挑选了2、3、4月份中的某一天,分别采用IFPA-FNN、EEMD-FPA-FNN、EEMD-IFPA-FNN三种模型进行风速预测,并将预测结果与真实的风速值进行对比分析。通过三次误差分析得出,EEMD-IFPA-FNN风速预测模型的预测性能最佳,预测误差最小。最后,将最小二乘支持向量机引入短期风电功率预测,根据最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine,LSSVM）的原理和数学模型,加入IFPA优化LSSVM参数设置。通过各模型对风电功率短期预测结果分析,得出IFPA-LSSVM预测精度最高。该模型将搭建的短期风速预测模型的输出量作为风电功率预测的输入量,降低了风电功率的预测成本,适用范围广。
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