基于灰色理論的短期風(fēng)速預(yù)測研究

2.1萬字 49頁 原創(chuàng)作品已通過查重系統(tǒng)

摘 要
風(fēng)能是清潔的可再生能源，它具有能量大的特點，同時它的應(yīng)用前景非常廣。在風(fēng)能的利用中，發(fā)電是其中非常重要的一個方面。因此，促進(jìn)國家風(fēng)電產(chǎn)業(yè)及設(shè)備研發(fā)的相關(guān)法規(guī)正在被世界各國推行著。我國占有的能源數(shù)量大，但同時消耗能源的數(shù)量大。同時，我國的能源結(jié)構(gòu)非常不合理。它分別表現(xiàn)在能源不能被充分地使用，在能源類型上可再生性質(zhì)的能源所占比例欠缺。我國目前面臨的這些能源問題日益突出，這就要求著我國不斷加快風(fēng)電產(chǎn)業(yè)等可持續(xù)能源產(chǎn)業(yè)的推進(jìn)腳步。
在這樣的背景下，本文要研究的對象是短期風(fēng)速預(yù)測，其過程大致如下：
首先，使用粒子群優(yōu)化算法對灰色模型進(jìn)行優(yōu)化。其次，運用具有“數(shù)字顯微鏡”之美譽的小波變換來分析歷史紀(jì)錄的風(fēng)速數(shù)據(jù)，通過運用小波變換對某風(fēng)電場風(fēng)速序列進(jìn)行分解和重構(gòu)。運用粒子群改進(jìn)灰色模型分別對每一部分單支重構(gòu)后的信號進(jìn)行預(yù)測，然后將每個預(yù)測值進(jìn)行疊加，得到的值就是原始風(fēng)速序列的預(yù)測結(jié)果。簡言之，本文建立的是基于小波變換和粒子群改進(jìn)灰色模型的短期風(fēng)速預(yù)測方法。最后使用MATLAB編寫程序，對以上算法進(jìn)行了實現(xiàn)。測試結(jié)果證實，粒子群改進(jìn)灰色模型提高了預(yù)測的精度。而小波變換對非平穩(wěn)風(fēng)速序列時頻的分析也卓有成效。它對風(fēng)速序列的高低頻信號分而治之。該方法預(yù)測建模的對象是某風(fēng)電場的風(fēng)速數(shù)據(jù)。由此可以得出，小波變換和粒子群改進(jìn)灰色模型對短期風(fēng)速能夠進(jìn)行相對靈敏的預(yù)測。


關(guān)鍵詞：風(fēng)速預(yù)測；風(fēng)力發(fā)電；灰色理論；粒子群優(yōu)化算法；小波分解