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大型風電場發電功率建模與預測

為了解決風力發電功率的問題，作者冬雷 這樣論述：

全面系統地介紹了風力發電的特點、數值天氣預報模型及預報模式，以及風力發電功率預測的重要性、誤差評價指標、理論基礎、方法、誤差分析及應用，從超短期預測、短期預測、中期預測、預測誤差分布不同角度應用不同的預測模型進行了仿真實例分析，同時給出了一套集成化風力發電功率預測系統。 前言第1章 風力發電及風力發電功率預測 1.1 風力發電概述 1.2 風力發電特性 1.2.1 風力發電的特點 1.2.2 風機的風速-功率曲線 1.2.3 影響風電場輸出功率的地理因素 1.3 NWP介紹 1.3.1 NWP模型 1.3.2 中尺度氣象

預報模式 1.3.3 常用的NWP模式 1.4 風力發電功率預測方法 1.4.1 按預測時間尺度划分 1.4.2 按預測的物理量划分 1.4.3 按預測范圍划分 1.4.4 按預測模型划分 1.5 風力發電功率預測的發展 1.5.1 國外對風力發電功率預測的研究 1.5.2 國內對風力發電功率預測的研究 1.6 風力發電功率預測誤差及評價指標 1.6.1 預測誤差來源 1.6.2 預測誤差分析意義 1.6.3 常用誤差評價指標 1.7 本章小結 參考文獻第2章 風力發電功率預測理論基礎 2.1

時間序列法 2.1.1 時間序列簡介 2.1.2 時間序列分析相關概念 2.1.3 時間序列模型定階 2.1.4 時間序列模型參數估計 2.1.5 ARMA模型的建立 2.2 神經網絡 2.1.1 神經網絡簡介 2.2.2 人工神經元模型 2.2.3 神經網絡拓撲結構 2.2.4 神經網絡的學習 2.2.5 神經網絡建模過程 2.2.6 BP網絡模型 2.2.7 RBF網絡模型 2.3 支持向量機 2.3.1 機器學習的基本問題 2.3.2 統計學習理論 2.3.3

結構風險最小化原則 2.3.4 支持向量機理論 2.4 信號分解 2.4.1 小波變換及其理論 2.4.2 經驗模式分解及其理論 2.5 混沌理論與相空間重構 2.5.1 混沌時間序列 2.5.2 混沌基本概念 2.5.3 混沌系統的判定 2.5.4 相空間重構與Takens嵌入定理 2.5.5 時間延遲和嵌入維數的選取 2.6 本章小結 參考文獻第3章 風力發電功率的超短期預測 3.1 本章仿真數據描述 3.2 風力發電功率預測的時間序列法 3.2.1 基於ARMA的風力發電功率預測模型及仿真

實例 3.2.2 基於多種定階方法的ARMA組合優化預測模型及仿真實例 3.2.3 風力發電功率預測的噪聲場合下的ARMA模型 3.3 風力發電功率預測的相空間重構法 3.3.1 風力發電功率時間序列的混沌屬性 3.3.2 基於相空間重構的神經網絡模型結構 3.3.3 基於相空間重構的神經網絡模型的建立 3.3.4 仿真實例分析 3.3.5 基於相空間重構的支持向量機模型結構 3.3.6 仿真實例分析 3.4 風力發電功率預測的信號分解法 3.4.1 小波-神經網絡模型及仿真實例 3.4.2 經驗模式-神經

網絡模型及仿真實例 3.4.3 各種模型的對比分析 3.5 多模型組合預測 3.5.1 問題提出 3.5.2 多個模型組合方式 3.5.3 基於多嵌入維數的神經網絡集成模型結構 3.5.4 仿真實例及分析 3.6 本章小結 參考文獻第4章 風力發電功率的短期預測 4.1 本章仿真數據描述 4.2 基於單位置NWP的神經網絡風力發電功率預測 4.2.1 NWP信息與風力發電功率的關系 4.2.2 預測模型結構 4.2.3 仿真實例 4.3 基於聚類分析的風力發電功率預測 4.3.1 風力發電功率的日相

似性分析 4.3.2 聚類分析的基本原理 4.3.3 預測模型結構 4.3.4 仿真實例 4.4 基於多位置NWP粗糙集約簡的風力發電功率預測 4.4.1 粗糙集理論 4.4.2 基於多位置NWP粗糙集約簡的預測模型 4.4.3 仿真實例 4.5 基於多位置NWP主成分分析的風力發電功率預測 4.5.1 主成分分析的原理 4.5.2 預測模型結構 4.5.3 仿真實例 4.6 本章小結 參考文獻第5章 風力發電功率的中期預測 5.1 本章仿真數據描述 5.2 基於氣象信息約簡的粗糙集神經網絡中期預測

5.2.1 基於粗糙集約簡的中期風速預測模型 5.2.2 基於粗糙集方法的風力發電功率預測影響因素約簡 5.2.3 粗糙集神經網絡預測模型建模 5.2.4 風速預測仿真結果分析 5.2.5 月平均風速和風力發電量的關系 5.3 基於灰色理論的月發電量預測 5.4 多模型組合預測 5.5 本章小結 參考文獻第6章 集成化風力發電功率預測系統 6.1 系統設計需求 6.1.1 電網需求 6.1.2 風電場需求 6.1.3 技術開發需求 6.2 集成化風力發電功率預測系統設計方案 6.2.1 系統軟件組

成 6.2.2 系統硬件設計 6.2.3 系統軟件設計 6.2.4 系統軟件開發環境介紹 6.3 集成化風力發電功率預測系統功能 6.3.1 數據采集功能 6.3.2 數據處理功能 6.3.3 數據統計功能 6.3.4 預測功能 6.3.5 界面顯示功能 6.3.6 輸出功能 6.4 集成化風力發電功率預測系統交互界面 6.4.1 系統登錄界面 6.4.2 預測系統界面 6.4.3 實時數據監測界面 6.4.4 氣象數據查詢 6.4.5 功率數據查詢 6.4.6 系統

運行監控 6.5 本章小結 參考文獻第7章 風力發電功率預測的應用 7.1 風力發電功率預測誤差分析 7.1.1 風力發電功率預測誤差的存在形式 7.1.2 風力發電功率預測誤差產生的原因 7.1.3 風力發電預測誤差分布 7.2 風力發電預測對系統備用容量的影響 7.2.1 電力系統可靠性指標 7.2.2 系統備用容量的計算 7.3 考慮預測誤差分布的系統儲能容量配置實例 7.3.1 風力發電功率預測誤差分布分析 7.3.2 系統儲能配置 7.4 本章小結 參考文獻

風力發電功率進入發燒排行的影片

颱風風力載重作用下離岸風機支撐結構的運轉行為

為了解決風力發電功率的問題，作者蕭婷予 這樣論述：

風力發電為各界極力推廣的再生能源之一，而台灣擁有良好的風場條件，可望使離岸風力發電成為主要的再生能源。每年約有三到四個颱風登陸台灣，帶來強勁風力及豐沛雨水，本研究著重探討模擬颱風風力作用下風機運作及支撐結構的運轉行為。IEC 61400-1及DNVGL等規範是根據歐洲氣候所設計，但歐洲並無颱風及地震等自然災害。然而，地震及颱風對於風機是很大的威脅，而台灣時常面臨這些自然災害。因此，朱聖浩研究團隊由本論文開始發展Turbulence程式，其設計基本要件根據IEC 61400-1、DNVGL及GL Tropical Cyclone Technical Note等規範，延伸設計出颱風程式。Turb

ulence程式能分析GL Tropical Cyclone Technical Note規範所訂定的熱帶氣旋等級，更能進一步模擬颱風的極端風況。Turbulence程式亦能模擬IEC 61400-1及DNVGL規範中的風況模型，進而與TurbSim程式的結果比較。Turbulence程式與TurbSim程式最大的不同是，Turbulence程式能加入風向、風速隨時間變動的參數，使模擬結果更加符合實際風況，也可模擬颱風風況，而TurbSim程式無法模擬颱風模型。有許多重覆性從IEC 61400-1、DNVGL及GL Tropical Cyclone Technical Note規範而來，為了完

整性將其加入我的論文，也同意其他人修改輸入檔及相關參數。另外，所有程式為開放資源，各單位皆可使用。