声明
摘要
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究现状
1.2.1 风电爬坡事件的定义
1.2.2 风电场短期风功率预测方法
1.2.3 风电爬坡事件预测研究方法
1.3 本文主要工作
第2章 气象测量场的数据特征分析
2.1 气象测量场数据相关性分析
2.1.1 空间分布的自动气象观测站
2.1.2 观测站数据相关分析
2.1.3 算例分析
2.2 风能资源参数
2.2.1 风速分布特性
2.2.2 风电机组出力特性
2.2.3 风资源参数预处理
2.3 爬坡事件数据特征分析
2.3.1 爬坡时段风功率数据特性
2.3.2 风电场中爬坡事件统计分析
2.4 小结
第3章 基于气象测量场的爬坡时段区域风功率预测
3.1 基于经验正交函数分解的气场测量场数据处理
3.1.1 经验正交函数分解的基本原理
3.1.2 基于EOF的气象测量场的模态分析
3.2 爬坡时段区域风功率预测模型
3.2.1 区域风功率预测模型
3.2.2 算例分析
3.3 考虑风速预测误差的区间EOF分解
3.3.1 区间EOF分解原理
3.3.2 考虑风速预测误差的区间风功率预测模型
3.3.3 算例分析
3.4 小结
第4章 基于PSO-SVM的风电爬坡事件预测
4.1 支持向量机原理
4.1.1 支持向量机简介
4.1.2 支持向量机原理
4.1.3 LIBSVM工具箱介绍
4.2 基于PSO-SVM的风电爬坡事件预测模型
4.2.1 支持向量机参数优化
4.2.2 基于粒子群算法的SVM参数寻优
4.2.3 风电爬坡事件预测模型
4.3 算例分析
4.3.1 预测模型输入和参数选择
4.3.2 风电爬坡事件预测实例
4.4 小结
第5章 结论与展望
5.1 本文结论
5.2 展望
参考文献
致谢
作者在攻读硕士学位期间取得的成果