风电场短期功率预测及风电并网后的系统频率稳定性分析-马小津.pdf
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1、独创性声明本人所呈交的学位论文是在导师指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知,除特别加以标注的地方外,论文中不包含其他人的研究成果。与我一同工作的同志对本文的研究工作和成果的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并已致谢。本论文及其相关资料若有不实之处,由本人承担一切相关责任。论文作者签名:圣煎2;奎 功I弓年弓月)7日学位论文使用授权本人作为学位论文作者了解并愿意遵守学校有关保留、使用学位论文的规定,即:在导师指导下创作完成的学位论文的知识产权归西安理工大学所有,本人今后在使用或发表该论文涉及的研究内容时,会注明西安理工大学。西安理工大学拥有学位论文的如下使用权,包括:学校可以保存学位论文;
2、可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文;可以查阅或借阅。本人授权西安理工大学对学位论文全部内容编入公开的数据库进行检索。本学位论文全部或部分内容的公布(包括刊登)授权西安理工大学研究生学院办理。经过学校保密办公室确定密级的涉密学位论文,按照相关保密规定执行;需要进行技术保密的学位论文,按照西安理工大学学位论文技术保密申请表内容进行保密(附西安理工大学学位论文技术保密申请表)。保密的学位论文在解密后,适用本授权。论文作者签名:墨丛;聿 导师签名: h f;年弓月四日摘要论文题目:风电场短期功率预测及风电并网后的系统频率稳定性分析学科专业:电力电子与电力传动研究生:马小津指导教师:余健明教授摘
3、要签名:风力发电技术在可再生能源发展利用中最快最成熟,但其具有波动性、问歇性、随机性的特点,使得大容量的风力发电接入电网,对电力系统的安全及稳定运行带来严峻挑战。对风功率进行预测,是解决这个问题的有效途径。本文对风电场功率和风电并网后的频率稳定两个方面进行了研究。根据风电场风速及功率特性的分析,考虑了温度、风速等影响功率预测的因素,提出了一种将改进粒子群优化应用到最小二乘支持向量机的短期功率预测方法。以内蒙古某风电场的历史数据和气象数据为训练样本,分析影响功率预测的各种因素,对历史数据中的“异常数据“进行修正,建立LSSVM模型对风电场风速及功率进行预测,然而LSSVM中的两个参数对模型预测误
4、差有很大影响;对此,采用粒子群优化算法对LSSVM的模型参数进行优化;为了避免粒子群的早熟收敛问题,应用改进PSOLSSVM模型,使得预测误差有所降低。实际算例表明,预测方法收敛性好、方便实用、有较高的预测精度和较快的训练速度。考虑了风电场并网对电网频率稳定性产生的影响,在对变速恒频双馈风电机组参加频率控制特性进行分析的基础上,给传统变速恒频双馈风电机组解耦控制附加一个频率控制单元。仿真结果可以看出,该控制策略能够对电网的频率降低做出响应,表现出变速风电机组惯量作用,在一定程度上参与系统的频率控制,降低电网频率变化率。关键词:最小二乘支持向量机(LSSVM);风速;风功率预测;风电场;粒子群(
5、PSO);频率稳定西安理工大学硕士学位论文Title:SHORT-TERM WIND POWER PREDICTION AND FREQUENCYSTSBILITY ANALYSIS AFTER WIND FARM lNTEGRATlONMajor=Power electronics and power transmissionName=Xiaojin MASupervisor-ProfJianming YUAbstractSignature:Signature:Wind power generation technology is the fastest the most mature in
6、 the development andutilization of renewable energy,but it has the features of being fluetuant,intermittent andstochastic which makes interconnection of large capacity wind farms with the power grid bringabout serious challenges to the safety and stable operation of power systemsIt is the effectivew
7、ays to solve the problem that is predicting the power of wind powerTwo aspects are studiedin this paper,wind oower forecasting and frequency contr01According to wind speed and power characteristic analysis,taking the factors that have aninfluence on wind power prediction into consideration,for examp
8、le,temperature and windspeedThis paper puts forward a shortterm power prediction method that improved particleswarm optimization is applied to least squares support vector machine(LSSVM)Take thehistory data and meteorological data of a wind farm in Inner Mongolia for the training sample,analyzed var
9、ious factors that have an influence on power predictioncorrected the”abnormaldata”among historical data,normalized the training sampleFirst of all,establish LSSVMmodel for prediction of wind speed and wind power of wind farmHowever,the two parametersof LSSVM model have a great influence on the predi
10、ction error,SO this paper used particleswarm optimization algorithm to optimize the parameters of LSSVM modelFinally,in order toavoid the premature convergence problem of the particle swarm,it put forward the improvedPSO-LSSVM model maked the prediction error Was reducedActual example showed that th
11、eforecasting method is good convergence,convenient and practical,has higher predictionprecision and faster training speed as wellIt Was studied酊d-connected wind power produced an effect on grid frequency stability inthe last partBased on the analysis of variable speed doublyfed wind power generatorp
12、articipating in system frequency characteristics,additted wind generator frequency control unitin the traditional variable doubly-fed wind power generator decoupling contr01The simulationresults showed that the control strategy could response to lower frequency of power grid,Abstractshowing inertia
13、effect of variable speed wind generator,could participate in the frequencycontrol to some extent,reduce the power grid frequency variation rateKey words:Least Square Support Vector Machines,Wind Speed,Wind Farm,Wind PowerForecasting,Panicle Swarm Optimization,Parameter Selection,Frequency Stability目
14、录第1章11121314第2章2122232425第3章313233343536目录绪仑1风电场功率预测的背景和意义1国内外风电发展概况1121国外风电发展概况1122国内风电发展概况2123风电场功率预测的常用方法3支持向量机在风电场功率预测中的应用情况以及存在问题4本文主要工作5风电相关特性以及支持向量机原理7风电相关特性7211风的特性7212风电机组输出功率的特性8支持向量机回归原理9221结构风险最小化原则9222支持向量机回归原理lO最d-乘支持向量机原理12粒子群参数优化的理论概述14241标准粒子群参数优化原理14242改进粒子群优化理论14小结15改进粒子群最小二乘支持向量机
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- 关 键 词:
- 电场 短期 功率 预测 并网 系统 频率 稳定性 分析 马小津
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