論文開題報告：風電場短時功率預測

大學本科畢業(yè)論文(設計)開題報告
學院：　信息學院　　　　　　　　　　專業(yè)班級：電氣工程及其自動化09級1班　　　　

課題名稱 風電場短時功率預測

1、本課題的的研究目的和意義：

以某風電場風力發(fā)電機實時SCADA數據為基礎，采用神經網絡方法，進行風機輸出功率實時預測（超短時預測），為風力發(fā)電機組并網控制與調度提供決策依據。風能具有不穩(wěn)定的特點，產生的能量大小并不可以進行人為地控制，并網風電場的輸出功率受風能隨機性影響很大，很大程度上會影響電網的順利運行和平穩(wěn)調度。只有較為準確地預測出并網風電機組的功率輸出，才能有效提高電力系統(tǒng)運行可靠性，為電網運行調度提供可靠依據，有效地降低風力發(fā)電成本，減輕風力發(fā)電可能對電網造成
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電網中的實際輸出總功率；美國AWS Truewind公司開發(fā)了eWind風功率預測系統(tǒng)；西班牙、愛爾蘭、法國等國家都開發(fā)了風電功率預測系統(tǒng)。
而在國內，對于風電功率的預測研究尚處于探索階段。隨著風電應用不斷擴增，風電場大量投產的情況下，為了使得風能得到最大可能的應用，在并網的過程中更加安全可靠，國內越來越多的機構開始開發(fā)工程應用的風電功率預測系統(tǒng)。例如，在國家電網公司國家電力調度通信中心的組織下，中國電科院和吉林省電力公司開展了風電功率預測系統(tǒng)的研究和開發(fā)，并于2008年投入運行。目前已經開發(fā)出了基于人工神經網絡、支持向量機等統(tǒng)計方法的風電功率預測模型，以及基于線性化和計算流體力學的物理模型，同時正在開展多種統(tǒng)計方法聯合應用研究機統(tǒng)計方法與物理方法混合預測模型的研究。

3、 本課題的主要研究內容（提綱）和成果形式：

⑴研究背景及意義；
⑵國內外研究現狀分析；
⑶風電功率預測的原理和主要方法；
⑷本次畢業(yè)設計的主要工作和方法；
⑸人工神經網絡的基本原理和訓練步驟；
⑹運用人工神經網絡進行風電場短時功率預測（編程）；
⑺調試程序，算法分析與對比；
⑻得出預測結果并進行誤差分析并提出可行性建議；
⑼提出可行性建議

成果展現形式：程序和論文

4、擬解決的關鍵問題：

⑴熟悉掌握人工神經網絡的基本知識和用法；

⑵搜集某風電場某時間段相關天氣數據（包括風速、風向、溫度等）以及輸出功率數據；

⑶利用數據編寫程序，降低預測誤差。


5、研究思路、方法和步驟：

人工神經網絡是一個非線性動力學系統(tǒng)，其特色在于信息的分布式存儲和并行協(xié)同處理，盡管單個神經元結構簡單，功能有限，可是經過組合可以處理復雜的問題和數據，在風電功率的短期預測中有較好的應用，因此決定在此次研究中采用人工神經網絡的方法對風電場短時功率進行預測研究。
研究的步驟如下：
⑴查找相關文獻資料，進行閱讀和篩選；
⑵了解國內外研究現狀，搜集要進行分析的數據；
⑶對數據進行處理分析，編寫風電功率預測程序；
⑷得出預測結果并分析誤差；
⑸對誤差提出可行性的建議；


6、本課題的進度安排：

起止時間 2.25—6.1

⑴2.25—3.23 收集資料、閱讀分析資料，給出算法流程圖；

⑵3.24—5.11 編程實現、程序調試，算法分析與對比；

⑶5.11—6.1 撰寫論文，準備答辯。





7、參考文獻：

⑴組 ……（未完，全文共2291字，當前僅顯示1456字，請閱讀下面提示信息。收藏《論文開題報告：風電場短時功率預測》）