基于混沌时间序列的风电场短期风速预测研究

摘要

近年来，随着全球经济的不断发展和燃烧化石燃料所带来的环境污染问题越来越严重，世界各国都更加重视对新能源的研究、开发与利用。风能储量充裕、洁净环保，并且分布广泛，具备良好的增长潜能。目前，风电并网是一种有效的将风能应用于实际的方法。风能具有随机性、波动性的特点，这会造成风电功率的随机和不稳定，因而将大量的风电机组接入到电力系统会影响整个系统的安全性和稳定性。对风速进行正确的短期预测可以有效地减轻这种影响，可以用来管理和监督风电并网。本文以实测的风速时间序列为研究对象，在分析其混沌特性的基础之上，将最大熵原理、支持向量机理论与混沌理论相结合，提出了一种基于最大熵混沌时间序列的支持向量机短期风速预测模型，并对实测的风速数据进行了预测。主要的工作内容如下：
　　(1)嵌入维数和延迟时间的计算结果对于提高相空间重构的质量、降低时间序列的预测误差具有显著的影响；同时这两个参数也是进一步计算其他参数的基础。本文采用多种方法分别探讨了嵌入维数和延迟时间的计算，并通过实例进行了比较。
　　(2)只有证明风速时间序列是混沌的，才可以在构建风速短期预测模型中采用与混沌相关的理论及其分析方法。本文采用计算饱和关联维数和最大Lyapunov指数的方法对实际的历史风速数据进行了混沌属性的判别。
　　(3)为与本文提出的预测模型进行对比，使用加权一阶局域法多步预报模型对实测的风速数据进行了多步预测，结果表明，该模型的预测精度相对较低，预测误差相对较大。
　　(4)以贝叶斯框架下的最小二乘支持向量机及最大熵原理为基础，建立了基于最大熵混沌时间序列的支持向量机短期风速预测模型，并使用该模型预测实际测量的风速数据。预测的结果表明本文提出的预测模型在预测效果和预测精度方面都有了明显地提高。

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第1章 绪 论

1.1 课题研究的背景及意义

1.2 国内外风电事业发展现状及存在问题

1.3 风电场短期风速预测研究现状

1.4 本文的主要研究内容

第2章 时间序列的相空间重构理论

2.1 引言

2.2 混沌理论的基本概念

2.3 相空间重构理论及Takens定理

2.4 延迟时间的选取

2.5 嵌入维数的确定

2.6 本章小结

第3章 风电场风速时间序列的混沌属性研究

3.1 混沌系统的特征量

3.2 时间序列混沌属性的识别方法

3.3 混沌特性的判定方法

3.4 本章小结

第4章 混沌时间序列预测方法的研究

4.1 混沌时间序列预测方法的概述

4.2 加权一阶局域法多步预报模型

4.3 预测效果评估

4.4 实例分析

4.5 本章小结

第5章 基于最大熵混沌时间序列的支持向量机短期风速预测

5.1 引言

5.2 支持向量机理论

5.3 最大熵原理

5.4 基于最大熵混沌时间序列的支持向量机短期风速预测建模

5.5 算例分析1

5.6算例分析2

5.7 本章小结

第6章 结论与展望

6.1 结论

6.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果