【摘 要】
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随着能源问题和环境问题的日益严峻,可再生能源在全球能源供应中起到至关重要的作用。风能是一种新兴的可再生能源,作为过去几十年中化学燃料可行性的代替品,风能的开发利用引起世界各国的关注和重视。然而风速往往存在强波动性和非平稳性等特征,会影响电网的安全稳定运行。通过对风速进行预测,可以有效的解决这一问题,风速预测对风能的开发利用有着重要意义。本文根据当前风速预测领域的研究现状,结合现场实测数据,针对提高
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随着能源问题和环境问题的日益严峻,可再生能源在全球能源供应中起到至关重要的作用。风能是一种新兴的可再生能源,作为过去几十年中化学燃料可行性的代替品,风能的开发利用引起世界各国的关注和重视。然而风速往往存在强波动性和非平稳性等特征,会影响电网的安全稳定运行。通过对风速进行预测,可以有效的解决这一问题,风速预测对风能的开发利用有着重要意义。本文根据当前风速预测领域的研究现状,结合现场实测数据,针对提高点预测精度和预测结果不确定性量化问题进行研究。主要研究内容如下:（1）本文分析风速时间序列的时间相关性、非平稳性和混沌特性,并运用自相关函数和功率谱等方法来分析风速的特性。针对风速序列的混沌特性,将相空间重构和神经网络相结合,计算出延迟算子和嵌入维度,对实测样本进行建模预测。结果表明采用相空间重构后的数据,可以降低预测误差。（2）基于信号分解技术,提出变分模态分解和神经网络相结合的风速组合预测模型。首先采用变分模态分解将风速序列分解为若干不同频率的子序列,计算各子序列的样本熵以量化复杂程度,引入熵值法建立神经网络组合预测模型,最后将各分量预测结果运用BP神经网络拟合得到最终预测值。针对北京325m测风塔实测样本进行建模预测,验证了所提出预测模型的可行性。（3）针对预测结果不确定性量化问题,提出一种变分模态分解-样本熵和长短时记忆神经网络分位数回归的风速概率区间预测模型。基于温州市郊30m高度处实测台风数据建立模型,构建出不同置信水平下的预测区间。仿真结果表明,在置信水平相同时,所提模型的区间覆盖率能满足置信水平的要求,而且区间平均宽度最小。通过高斯核密度估计出不同分位数下的预测结果,得到风速概率密度函数。
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