基于灰色理論的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)研究.doc
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基于灰色理論的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)研究,2.1萬(wàn)字49頁(yè) 原創(chuàng)作品已通過(guò)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(diǎn),同時(shí)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(gè)方面。因此,促進(jìn)國(guó)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(guó)推行著。我國(guó)占有的能源數(shù)量大,但同時(shí)消耗能源的數(shù)量大。同時(shí),我國(guó)的能源結(jié)構(gòu)非...
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基于灰色理論的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)研究
2.1萬(wàn)字 49頁(yè) 原創(chuàng)作品已通過(guò)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(diǎn),同時(shí)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(gè)方面。因此,促進(jìn)國(guó)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(guó)推行著。我國(guó)占有的能源數(shù)量大,但同時(shí)消耗能源的數(shù)量大。同時(shí),我國(guó)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(guó)目前面臨的這些能源問(wèn)題日益突出,這就要求著我國(guó)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(duì)象是短期風(fēng)速預(yù)測(cè),其過(guò)程大致如下:
首先,使用粒子群優(yōu)化算法對(duì)灰色模型進(jìn)行優(yōu)化。其次,運(yùn)用具有“數(shù)字顯微鏡”之美譽(yù)的小波變換來(lái)分析歷史紀(jì)錄的風(fēng)速數(shù)據(jù),通過(guò)運(yùn)用小波變換對(duì)某風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速序列進(jìn)行分解和重構(gòu)。運(yùn)用粒子群改進(jìn)灰色模型分別對(duì)每一部分單支重構(gòu)后的信號(hào)進(jìn)行預(yù)測(cè),然后將每個(gè)預(yù)測(cè)值進(jìn)行疊加,得到的值就是原始風(fēng)速序列的預(yù)測(cè)結(jié)果。簡(jiǎn)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(cè)方法。最后使用MATLAB編寫(xiě)程序,對(duì)以上算法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。測(cè)試結(jié)果證實(shí),粒子群改進(jìn)灰色模型提高了預(yù)測(cè)的精度。而小波變換對(duì)非平穩(wěn)風(fēng)速序列時(shí)頻的分析也卓有成效。它對(duì)風(fēng)速序列的高低頻信號(hào)分而治之。該方法預(yù)測(cè)建模的對(duì)象是某風(fēng)電場(chǎng)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(duì)短期風(fēng)速能夠進(jìn)行相對(duì)靈敏的預(yù)測(cè)。
關(guān)鍵詞:風(fēng)速預(yù)測(cè);風(fēng)力發(fā)電;灰色理論;粒子群優(yōu)化算法;小波分解
2.1萬(wàn)字 49頁(yè) 原創(chuàng)作品已通過(guò)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(diǎn),同時(shí)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(gè)方面。因此,促進(jìn)國(guó)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(guó)推行著。我國(guó)占有的能源數(shù)量大,但同時(shí)消耗能源的數(shù)量大。同時(shí),我國(guó)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(guó)目前面臨的這些能源問(wèn)題日益突出,這就要求著我國(guó)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(duì)象是短期風(fēng)速預(yù)測(cè),其過(guò)程大致如下:
首先,使用粒子群優(yōu)化算法對(duì)灰色模型進(jìn)行優(yōu)化。其次,運(yùn)用具有“數(shù)字顯微鏡”之美譽(yù)的小波變換來(lái)分析歷史紀(jì)錄的風(fēng)速數(shù)據(jù),通過(guò)運(yùn)用小波變換對(duì)某風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速序列進(jìn)行分解和重構(gòu)。運(yùn)用粒子群改進(jìn)灰色模型分別對(duì)每一部分單支重構(gòu)后的信號(hào)進(jìn)行預(yù)測(cè),然后將每個(gè)預(yù)測(cè)值進(jìn)行疊加,得到的值就是原始風(fēng)速序列的預(yù)測(cè)結(jié)果。簡(jiǎn)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(cè)方法。最后使用MATLAB編寫(xiě)程序,對(duì)以上算法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。測(cè)試結(jié)果證實(shí),粒子群改進(jìn)灰色模型提高了預(yù)測(cè)的精度。而小波變換對(duì)非平穩(wěn)風(fēng)速序列時(shí)頻的分析也卓有成效。它對(duì)風(fēng)速序列的高低頻信號(hào)分而治之。該方法預(yù)測(cè)建模的對(duì)象是某風(fēng)電場(chǎng)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(duì)短期風(fēng)速能夠進(jìn)行相對(duì)靈敏的預(yù)測(cè)。
關(guān)鍵詞:風(fēng)速預(yù)測(cè);風(fēng)力發(fā)電;灰色理論;粒子群優(yōu)化算法;小波分解
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