摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题研究的背景及意义
1.2 国内外风电发展现状
1.2.1 国外风电发展现状
1.2.2 国内风电发展现状
1.2.3 全球风能委员会对于全球风能市场的分析预测
1.3 风速及风电功率预测研究概述
1.4 本文主要工作
第二章 风资源特性及风电并网对系统的影响
2.1 引言
2.2 风资源的特性
2.2.1 风速的变化特性
2.2.2 风速的规律性
2.3 风电并网运行对电力系统的影响
2.3.1 对发电计划制定和调度的影响
2.3.2 对电压的影响
2.3.3 对电网功角稳定及频率稳定的影响
2.3.4 对继电保护的影响
2.3.5 对系统可靠性的影响
2.3.6 对其他方面的影响
2.4 小结
第三章 风速及风电功率预测模型
3.1 引言
3.2 时间序列模型
3.2.1 几种时间序列模型及其自相关函数与偏相关函数
3.2.2 时间序列模型的建模
3.3 神经网络模型
3.3.1 神经网络模型的基本原理
3.3.2 神经网络模型的学习方式
3.3.3 BP 神经网络模型
3.4 多元线性回归模型
3.4.1 多元线性回归模型建模
3.4.2 多元线性回归模型检验
3.5 灰色模型
3.5.1 灰色预测模型的建立
3.5.3 灰色预测模型的检验
3.6 小结
第四章 风电场气象因素与风速关系的相关性分析
4.1 引言
4.2 风电场主要气象因素与风速的日变化关系
4.2.1 冬季风速与主要气象因素的日变化关系
4.2.2 春季风速与主要气象因素的日变化关系
4.2.3 夏季风速与主要气象因素的日变化关系
4.2.4 秋季风速与主要气象因素的日变化关系
4.2.5 小结
4.3 风电场主要气象因素与风速的相关性分析
4.3.1 相关系数的概念
4.3.2 风速与主要气象因素的相关性分析
4.4 小结
第五章 考虑气象因素的风电场风速及风电功率预测
5.1 引言
5.2 模糊聚类技术
5.2.1 样本指标值的归一化
5.2.2 样本指标权重的分析方法
5.2.3 模糊聚类方法的实现
5.3 考虑气象因素的风速短期预测模型
5.3.1 预测模型的实现
5.3.2 BP 神经网络预测模型的结构
5.4 算例分析
5.4.1 应用于上海某风电场甲的风速及风电功率预测
5.4.2 应用于上海某风电场乙的风速及风电功率预测
5.5 小结
第六章 结论与展望
6.1 论文工作总结
6.2 论文的主要创新点
6.3 风速及风电功率预测研究展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间论文发表和科研成果情况