文档介绍：华北水利水电大学硕士学位论文基于莸姆绲绯《唐诠β试げ庋芯塞董妲电力堂医分类号:级:单位代码:研究生姓指导教专业名所在学师:邱道尹称:模式识别与智能系统院:月密名:
学雠文作者躲尿慧抽睐慧强独立完成与诚信声明学位论文版权使用授权书签字日期:矽瑀纾酰签字日期:輋本人郑重声明:所提交的学位论文,是本人在指导教师的指导下,独立进行研究工作所取得的研究成果并撰写完成的。没有剽窃、抄袭等违反学术道德、学术规范的侵权行为。文中除已经标注引用的内容外,本学位论文中不包含其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得华北水利水电大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。保证人际签名本人完全了解华北水利水电大学有关保管、使用学位论文的规定。特授权华北水利水电大学可以将学位论文的全部或部分内容公开和编入有关数据库提供检索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段复制、保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文原件或复印件和电子文档。婷艿难宦畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯签字日期:定学位论文作者签名:导师签名:
摘要基于莸姆绲绯《唐诠β试げ庋芯资源,使得风电发挥更大的作用。治龇绲缁榉缢僖还β誓P停芯刻炱浠远苑绲缁槭导使β适涑的影响,建立风电场功率短期预测的神经网络模型,运用数值天气预报葑魑J淙耄绲绯∈导适涑龉β饰M缡涑瞿勘曛担神经网络进行训练,用训练好的神经网络对未来小时、小肔惴ㄓ呕疊窬缒P停糜呕玫哪P秃捅曜嫉腂缒型进行比较,结果显示,优化后的模型训练速度更快,预测精度更高;玫宰橹莘治黾际聚类算法,对萁芯类运算,利用聚类的荻杂呕蟮腂窬缃醒盗罚醚关键词:风电功率;神经网络;数值天气预报痪劾嗨惴ǎ籐惴随着风电规模的增加,风电在给我们带来多方面的利益的同时,也给电网的运行带来了挑战,当风电穿透功率超过一定值之后,就会严重影响到电能质量和电力系统的稳定运行,而且会危及常规发电方式,主要表现为电压和频率会有较大幅度的波动。更严重的是,当风电机组由于风速过大而退出运行时,可能会给电力系统造成难以承受的冲击。因此,对风电的输出功率进行准确的预测,不仅可以减少风电并网给电网带来的冲击力和不稳定性,同时也可以合理的调配电力本论文在当前国内外风电功率研究现状的基础上,对风功率短期预测的方法展开了进一步的研究,论文具体工作如下:时、小时和小时的风电场输出功率进行预测,预测平方绝对误差分别为:ァ.%、.%和.%;练后的神经网络对风电场功率进行预测,得到聚类后的神经网络预测平方绝对误差分别为:ァ.%、.%和ァ
华北水利水电大学硕士学位论文
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