【摘 要】
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风能作为发展潜力巨大的可再生能源,具有资源分布广、转化效率高、对环境影响小等优点,其开发与利用日益受到重视。但是,大规模风电接入电网时,其间歇性和随机性会对电网的稳定运行和供电质量带来巨大挑战。对风电功率进行准确预测可以显著提高电力系统的安全性、稳定性和经济性。因此,围绕风电功率预测方法展开研究具有重要的实际意义与应用价值。本文针对实际风电场数据,采用数据驱动技术,结合群智能优化算法,对风电功率混
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风能作为发展潜力巨大的可再生能源,具有资源分布广、转化效率高、对环境影响小等优点,其开发与利用日益受到重视。但是,大规模风电接入电网时,其间歇性和随机性会对电网的稳定运行和供电质量带来巨大挑战。对风电功率进行准确预测可以显著提高电力系统的安全性、稳定性和经济性。因此,围绕风电功率预测方法展开研究具有重要的实际意义与应用价值。本文针对实际风电场数据,采用数据驱动技术,结合群智能优化算法,对风电功率混合预测方法展开研究。主要研究工作包括:（1）对原始风电数据进行相应预处理。首先,将云南某风电场和土耳其某风电场采集到的数据分别作为原始数据集A和数据集B。针对原始数据集A,采用递归特征消除（RFE）法进行特征选择,找出最优的特征组合;针对原始数据集B,采用四分位清洗法和模型填充法进行预处理。（2）提出一种结合极限学习机（ELM）和改进型教学优化（i TLBO）的混合风电功率预测方法。为了提高基本TLBO算法的收敛速度和学习能力,对其进行四种改进,并将得到的i TLBO算法应用于ELM模型的参数优化中。风电功率预测结果表明:该混合预测方法具有较好的精确性,其相对均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差值均低于所给出的对比方法。（3）提出一种基于偏最小二乘法（PLS）的集成风电功率预测方法。该集成预测方法选择三种工作原理不同的基模型。为提高预测精度,降低单一模型的误差,采用PLS组合机制对这些基模型的权重进行设置。风电功率预测结果表明:所提出集成方法能够综合各基学习器的优点,有效提高风电功率预测精度。
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