風(fēng)電場風(fēng)速概率分布參數(shù)計算方法的研究

1、 風(fēng)電場風(fēng)速概率分布參數(shù)計算方法的研究 摘要：風(fēng)電場的實際發(fā)電量主要受局部風(fēng)的各個方面的特性影響。風(fēng)速對風(fēng)電質(zhì)量和電力系統(tǒng)的正常運行有很大的影響，風(fēng)速具體數(shù)據(jù)的預(yù)測對風(fēng)電場的市場發(fā)展具有重要意義。因此，相關(guān)預(yù)測方法的發(fā)展呈現(xiàn)出活躍的趨勢。關(guān)鍵詞：風(fēng)速預(yù)測；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);小波預(yù)測模糊邏輯方法隨著社會的不斷發(fā)展，人們的資源消耗也在增加。因此，綠色能源獲取模式目前符合環(huán)境保護和資源獲取的精神，而風(fēng)力發(fā)電是非常有代表性的性例子。如果能夠準(zhǔn)確地預(yù)測風(fēng)速，則可以提前知道未來發(fā)電量的變化，并且可以針對各種趨勢及時進行調(diào)整，這對于發(fā)電廠的發(fā)展非常重要。本文主要旨在介紹多種不同的預(yù)測方法，解釋不同方法的特征，并

2、幫助植物在使用不同方法時具有更科學(xué)的基礎(chǔ)。1一些基本的風(fēng)速預(yù)測方法從空間的角度來看，風(fēng)速的安排通常是不規(guī)則的，并且表現(xiàn)出較大的波動，在此功能下，通常難以通過建立適當(dāng)?shù)奈锢砟Ｐ蛠韺ζ溥M行解釋和準(zhǔn)預(yù)測。從分析時間的角度來看，風(fēng)速時間序列中包含趨勢和隨機分量，趨勢分量主要是大氣條件下的連續(xù)穩(wěn)定，隨機分量受大氣運動的影響更大，因此存在無法從以前的數(shù)據(jù)中獲得的特征。預(yù)測結(jié)果中發(fā)生錯誤?？傊?，風(fēng)的規(guī)律分為物理數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計方法。1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法風(fēng)速的變化受各種自然因素的影響，例如氣候背景，地形，陸地和海洋分布，并且風(fēng)速在時間分布方面具有不確定性和不連續(xù)性。但是，風(fēng)速仍然具有很強的變化特性。通常，月平

3、均風(fēng)速的空間分布與引起風(fēng)速的氣候背景，地形以及陸地和海洋分布直接相關(guān)。例如，以內(nèi)蒙古的風(fēng)場為例，風(fēng)的高度為1000-2000米，氣候條件主要是溫和的大陸性季風(fēng)氣候。夏季（6月至9月），秋季和冬季和春季（10月至1月）的風(fēng)速很小。 5月2日）風(fēng)速相對較高。因此，在預(yù)測風(fēng)速之前，需要充分考慮風(fēng)速中風(fēng)速變化的特性。1.1.1方法簡介眾所周知，人類最神奇的系統(tǒng)是神經(jīng)系統(tǒng)，可以通過實際工作通過使用神經(jīng)系統(tǒng)的相關(guān)屬性通過特殊的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的某些屬性來構(gòu)建。拓?fù)涮幚砭W(wǎng)絡(luò)是解決風(fēng)速預(yù)測這一復(fù)雜問題的復(fù)雜過程1.1.2基本原理當(dāng)前廣泛使用的處理網(wǎng)絡(luò)是bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實際配置過程主要使用神經(jīng)元之間的單向鏈接

4、來確保從單個輸入層到單個輸出層的傳輸。在相關(guān)的處理過程中，可以避免不同過程之間的相互干擾。某些特殊神經(jīng)元的信息通過s函數(shù)進行數(shù)字化，然后通過線性分析進行傳輸，以實現(xiàn)自身的信息傳輸和分析。對于學(xué)習(xí)過程的處理，特征值處理方法主要用于根據(jù)不同的參數(shù)進行分析和處理，以使學(xué)習(xí)參數(shù)能夠建立更科學(xué)的數(shù)據(jù)庫。如果輸入是特殊信息，則處理系統(tǒng)還可以根據(jù)先前的學(xué)習(xí)能力給出更合理的輸出響應(yīng)。這是風(fēng)速預(yù)測的全過程。1.1.3利弊分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真提供諸如自我分析和關(guān)聯(lián)記憶之類的功能，通過為現(xiàn)實世界中的優(yōu)化處理和非線性預(yù)測提供更好的解決方案來簡化復(fù)雜問題的處理流程，但由于在實際學(xué)習(xí)過程中建立的數(shù)據(jù)庫非常大，因此存在缺陷這主

5、要發(fā)生，并且對于長期風(fēng)速預(yù)測，可能會出現(xiàn)諸如工作效率低和時間長的問題。采用rbf 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)測，與傳統(tǒng)bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比精度更高、訓(xùn)練速度更快，更適用于在線預(yù)測的場合。但是由于所用訓(xùn)練數(shù)據(jù)為風(fēng)速相對平穩(wěn)時期的數(shù)據(jù)，所以該模型對于突變風(fēng)速的處理能力仍然有限，為提高預(yù)測結(jié)果的精度，還需對模型進行進一步改進。總體而言，通過建立rbf 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對短期風(fēng)速進行預(yù)測，雖有一定局限性，但其預(yù)測精度滿足工程要求。1.2小波預(yù)測法2.1方法簡介小波概念是在幾年前完成的，并使用片段組合成為統(tǒng)一的思想進行了處理，并且該方法的真實可靠性已通過數(shù)學(xué)嚴(yán)格驗證，可以通過這種方式進行比較。清楚地了解在特定時刻特定風(fēng)

6、速的值。1.2.2基本原理小波變換主要是多分辨率分析，這種處理方法是在一定程度上分離實際信號，如信號傳輸過程中的基帶信號和載波信號。這些分別稱為詳細(xì)信號和基本信號，并且通過分析現(xiàn)有的天氣，它們對應(yīng)于真實的專家?guī)?，因此可以找到實際的輸入風(fēng)速。在處理了小波之后，詳細(xì)信號和基本信號之間的相關(guān)性隨后可以轉(zhuǎn)換為風(fēng)力發(fā)電機，以獲得實際的預(yù)期輸出風(fēng)速。在小波處理中，主要使用ar（n）模型和最小二乘法進行處理，因此可以將實際問題處理抽象到數(shù)學(xué)級別進行處理。1.2.3利弊分析該方法適用于長期預(yù)測實際輸出風(fēng)速。如果預(yù)測時間連續(xù)很長，則在小波處理之后生成的預(yù)測值將無限接近實際值，因此它是達(dá)到理想情況時的實際值。因此

7、，此預(yù)測方法存在一定的局限性，因此使用短期預(yù)測會影響實際準(zhǔn)確性。1.3模糊邏輯方法該方法主要用于處理特定規(guī)則庫形式的相關(guān)影響因素，矩陣中的影響因素主要是模糊邏輯和語言映射以及相關(guān)預(yù)測因子的專業(yè)素質(zhì)。通過這些轉(zhuǎn)換，可以構(gòu)建更合理的模糊規(guī)則庫，然后以線性方式處理這些規(guī)則以建立整體風(fēng)速預(yù)測過程。由于目前正在發(fā)展模糊理論，因此實際風(fēng)速預(yù)測在實際處理過程中可能缺乏科學(xué)性。2預(yù)測方法的綜合分析上面介紹的預(yù)測方法基本上可以分為兩類。一種是分析影響現(xiàn)有風(fēng)速的因素，寫出相關(guān)規(guī)律，并預(yù)測未來的風(fēng)速，另一種是風(fēng)速。分析影響者造成的實際反射，以建立常規(guī)模板并預(yù)測風(fēng)速。但是，我認(rèn)為最好的是小波預(yù)測，因為這些方法作為整體

8、的理論證明具有理論證明，并且相對處理方法相對簡單。但是，在選擇一種實際的預(yù)測方法時，有必要綜合考慮風(fēng)電場本身的相關(guān)要素，而找到合適的要素才是最重要的。影響風(fēng)速預(yù)測的因素很多，但實際誤差很大程度上是由于該地區(qū)的預(yù)測期和風(fēng)特征?？紤]到實際預(yù)報方法的特點，如果某個地方的風(fēng)速變化比較緩和，則通過相關(guān)方法獲得的風(fēng)速預(yù)測結(jié)果將更加科學(xué)。否則，這是不合理的。風(fēng)力發(fā)電的大規(guī)模發(fā)展及其與電網(wǎng)的連接會導(dǎo)致電網(wǎng)安全和穩(wěn)定問題，而風(fēng)電場的短期風(fēng)速和風(fēng)能預(yù)報是解決此問題的有效方法。主要含義主要有以下幾個方面。1）優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)度，有效減少輪換儲備能力。如果風(fēng)電預(yù)測足夠準(zhǔn)確，調(diào)度部門可以根據(jù)風(fēng)電廠的風(fēng)電預(yù)測及時制定調(diào)整計劃，

9、從而降低運營成本和電力系統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)儲備。2）可以合理地計劃維護和檢查，以在一定時期內(nèi)提高風(fēng)力發(fā)電設(shè)施的有效利用率。根據(jù)風(fēng)電場的預(yù)測結(jié)果，可以在風(fēng)速低，無風(fēng)，風(fēng)輪機功率低的時候合理安排相關(guān)設(shè)備的維護時間，或者同時維修輸出功率小的風(fēng)電設(shè)備。你可以做有效減少因維護風(fēng)力發(fā)電廠而造成的發(fā)電損失，并縮短風(fēng)力發(fā)電廠的有效使用時間。3）實現(xiàn)電力市場交易的供求比。與傳統(tǒng)的發(fā)電技術(shù)相比，風(fēng)電不可控導(dǎo)致市場占有率低的原因是風(fēng)電無法替代火電的原因之一。此外，將受到經(jīng)濟處罰，以避免由于無法控制的風(fēng)力而導(dǎo)致電能質(zhì)量不可靠。風(fēng)電場的短期風(fēng)速和功率預(yù)測在這里起著關(guān)鍵作用，為在風(fēng)電市場競標(biāo)提供了有利條件。4）可以滿足中國風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的發(fā)展要求。隨著連接到電網(wǎng)的風(fēng)電比例的增加。我國正在采用集中式風(fēng)力發(fā)電方法，其集中面積大，安裝容量大，風(fēng)力集中的區(qū)域無法完全吸收風(fēng)，因此發(fā)生大規(guī)模的輸電損耗，風(fēng)的不穩(wěn)定性對功率的不穩(wěn)定性的影響大大增加。因此，準(zhǔn)確的風(fēng)速預(yù)測是促進中國風(fēng)電產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必要條件。3結(jié)論了解如何通過考慮風(fēng)的實際特征來預(yù)測局部風(fēng)速，以獲得更科學(xué)的風(fēng)速預(yù)測。這將獲