智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在風(fēng)電輸出功率短期預(yù)測中的應(yīng)用研究


2萬字 49頁 原創(chuàng)作品，通過查重系統(tǒng)

摘 要
隨著環(huán)境污染的加劇和傳統(tǒng)能源的日益枯竭，人們越來越重視可再生能源的發(fā)展。風(fēng)力發(fā)電作為人類可開發(fā)利用的可再生、清潔能源的一種，已經(jīng)成為各種可再生能源發(fā)電技術(shù)中發(fā)展最為成熟的一種，并且具備了大規(guī)模商業(yè)開發(fā)的技術(shù)和經(jīng)濟(jì)條件。由于風(fēng)的隨機(jī)性、間歇性等特點(diǎn)，風(fēng)力發(fā)電的輸出功率很不穩(wěn)定，隨著風(fēng)電入網(wǎng)的規(guī)模越來越大，電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行受到嚴(yán)峻考驗(yàn)。因此，對(duì)風(fēng)電輸出功率的預(yù)測顯得尤為重要。
本論文主要根據(jù)J地S風(fēng)電場的實(shí)際測量的風(fēng)速數(shù)據(jù)以及風(fēng)電機(jī)組的輸出功率數(shù)據(jù)開展風(fēng)電輸出功率預(yù)測研究。主要的研究內(nèi)容及成果如下：
（1）在閱讀文獻(xiàn)資料的基礎(chǔ)上，對(duì)各種風(fēng)電輸出功率方法進(jìn)行分析歸納。
（2）從理論上對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析研究，對(duì)其結(jié)構(gòu)特性功能特性以及優(yōu)缺點(diǎn)學(xué)習(xí)方法等進(jìn)行概括和總結(jié)。
（3）深入研究RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理以及結(jié)構(gòu)特點(diǎn)進(jìn)行概括總結(jié)，進(jìn)而構(gòu)建基于MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電輸出功率模型，應(yīng)用MATLAB軟件，借助“梯度下降法”訓(xùn)練該預(yù)測模型，編寫相應(yīng)的預(yù)測模型程序。
（4）通過對(duì)J地S風(fēng)電場的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后預(yù)處理，建立原始風(fēng)電輸出功率和預(yù)測風(fēng)電輸出功率之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，運(yùn)用MATLAB所編寫的風(fēng)電輸出功率預(yù)測程序?qū)υ擄L(fēng)電場內(nèi)的風(fēng)力發(fā)電機(jī)進(jìn)行預(yù)測。
（5）對(duì)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行簡要分析，包括對(duì)MATLAB所繪制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與預(yù)測風(fēng)速的圖像進(jìn)行分析。
（6）最后，對(duì)本論文研究內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)，并提出了論文中今后研究的問題和方向；


關(guān)鍵詞：風(fēng)電輸出功率；預(yù)測；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；梯度下降法；MATLAB