【摘 要】
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随着风电的大规模开发利用,其存在的问题也逐渐凸显。由于风电场的风速具有随机波动不确定性等特点,风电场发出的风功率也具有不稳定性。大规模不稳定的风电并入电网对电力系统的运行带来了较大的隐患,弃风限电问题也变得更加严重。准确合理的风功率预测是解决这些问题的有效方法。风电场的风功率预测结果不仅可以为电力调度提供重要依据,从而减少电力系统的运行成本,提高风电并网的安全性、稳定性和可靠性,同时还可以减少弃风
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随着风电的大规模开发利用,其存在的问题也逐渐凸显。由于风电场的风速具有随机波动不确定性等特点,风电场发出的风功率也具有不稳定性。大规模不稳定的风电并入电网对电力系统的运行带来了较大的隐患,弃风限电问题也变得更加严重。准确合理的风功率预测是解决这些问题的有效方法。风电场的风功率预测结果不仅可以为电力调度提供重要依据,从而减少电力系统的运行成本,提高风电并网的安全性、稳定性和可靠性,同时还可以减少弃风,提高风电机组的发电效率和风电场的运行效益。风电场的风功率预测结果可以由风速预测结果通过风速-风功率关系曲线转换得到。因此,风速预测是风功率预测的重要基础,提高风电场的风速预测精度具有重要的意义。风电场的风速预测方法有很多,但目前各种方法均存在一定的预测误差,较难达到实际应用要求。为了进一步提高风电场的风速预测精度,本文选用直接多步预测策略,研究了一种新的基于EEMD-Fuzzy En-LSTMNN（集成经验模态分解-模糊熵-长短时记忆神经网络）模型的风速统计预测方法。本文主要成果如下:（1）研究得出了风电场风速直接多步预测的可预测时长。首先选用最大信息系数MIC对选取的不同地形条件下的风电场的风速时间序列进行自相关性分析,得到了一系列相关长度。然后通过比较这些不同的相关长度对风速预测误差的影响,得出了采用统计预测方法对风电场的风速时间序列进行直接多步预测时的可预测时长为4 h。（2）建立了一种新的EEMD-Fuzzy En-LSTMNN风速统计预测模型。为了避免实际应用较广泛的普通神经网络风速预测模型在预测后面时刻的风速时不能利用前面时刻的输入信息的问题,充分利用风速时间序列各个时刻风速数据之间的相关性,提高现有模型的预测精度,本文首先建立了一种LSTM神经网络风速预测模型。然后,为了进一步提高LSTM神经网络风速预测模型的精度,本文针对风电场风速时间序列的复杂性和多尺度特性,先采用EEMD对风速时间序列进行分解得到一系列分量,然后计算各个分量的模糊熵Fuzzy En,将模糊熵值相近的分量归为一类,并且将同一类别里的所有分量进行叠加合并得到一系列新的子序列,最后采用LSTM神经网络风速预测模型对分类之后的各个子序列分别进行预测,并将各个子序列的预测结果进行叠加得到原始风速时间序列的预测结果,以上过程便形成了EEMD-Fuzzy En-LSTMNN风速预测模型。（3）选取了不同地形条件下的风电场测风塔的实测数据组成了9组预测算例,验证了本文提出的EEMD-Fuzzy En-LSTMNN风速统计预测模型的适用性和有效性。对每组算例中的风速时间序列分别进行了未来4 h的风速直接多步预测,算例研究结果表明,在山区、平原以及沿海地区这三种不同的地形条件下,EEMD-Fuzzy En-LSTMNN风速预测模型的预测精度较LSTM神经网络风速预测模型、BP神经网络风速预测模型以及SVM风速预测模型的预测精度均有大幅度提高。EEMD-Fuzzy En-LSTMNN风速预测模型与LSTM神经网络风速预测模型相比,9组算例中预测风速值与实测风速值的平均绝对误差MAE、平均绝对百分比误差MAPE和均方根误差RMSE减少的相对值均达到了10%以上,有些算例中甚至高达30%。而且,EEMD-Fuzzy En-LSTMNN风速预测模型对于下垫面和区域气候相对复杂且预测误差更大的山区风电场的风速时间序列的预测更有优势。本文首先研究得出了风电场风速直接多步预测的可预测时长为4 h,为风速统计预测方法的预测时长的选择提供了理论依据,可有效避免由于预测时长选择不当而造成的预测精度低的问题。其次,本文建立的EEMD-Fuzzy En-LSTMNN风速统计预测模型可以很好地适用于不同地形条件下的风电场风速预测,且新模型的预测精度较实际常用的风速统计预测模型有大幅度提高,为风电场的风速预测提供了新方法,具有重要的理论价值和广阔的应用前景。
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