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摘 要

风能可再生、清洁的优点已经引起了世界各国的广泛关注并应用。随着风力发电量的不断增加，风电系统并网后由于风速不稳定这一因素会造成整个电网的功率不稳定并产生较大的影响。程度严重后会使电网运行不稳定，但是如果能够比较准确的预测风速，对解决这一危害会有一定的帮助。预测风速因此成为研究热点.本文以风速为研究对象，通过分析短时风速时间序列的特性，并在此基础上给出了基于小波过程神经网络的短期风速预测模型，重点研究了具有过程神经元的空间加权聚合运算的风速预测算法并通过MATLAB进行仿真实验，获得了较为满意的效果。

关键词：风力发电 小波 过程神经网络

The forcast of wind speeda and wind power generation based on wavelet analysis and neural network

ABSTRACT

Wind energy has attracted many countries to notice it .because ,it is very clean .With the development of wind enenrgy power generation’s growth,because wind speed is unstable ,it will has agret influential on the systerm.Once the situation is too bad,the systerm will be unstable.So we can solve this problem by forcasting wind speed. In this paper,Through the analysis of the characteristics of short-term wind speed time series.We provide a forcasted model on the base of analysis.We do some neuronal processes spatial weighted aggregation operation.We need MATLAB to carry out this plan.

Keywords: wind power generation；wavelet；process neural network

目录

摘要 I

ABSTRACT II

第一章 绪论 1

1.1 研究课题的背景和意义 1

1.2 国内外风力发电产业现状 1

1.2.2国内风力发电现状 2

1.3 风速预测方法研究现状 3

第二章 风速特性分析 4

2.1 风速时间序列 4

2.2 风速时间序列的非平稳性 4

2.2.1 风速时间序列的非平稳性检验 5

2.3 风速时间序列的非线性 6

2.3.1 风速时间序列的非线性检验 6

2.4 风速与输出功率 7

第三章 小波-神经网络的理论介绍 9

3.1小波分析 9

3.1.1小波分析发展历史 9

3.1.2小波分析理论 9

3.1.3 小波分析研究现状与应用领域 10

3.2 人工神经网络 11

3.2.1人工神经网络发展历史 11

3.2.2人工神经网络基本功能 11

3.2.3人工神经网络的应用 12

3.3 小波-神经网络简介 15

第四章 小波-神经网络时间序列风速的相关算法 17

4.1 人工神经元 17

4.2 BP神经网络 17

4.3 风速预测小波过程神经网络模型的学习算法 17

4.4 风速小波过程神经网络模型学习训练 20

4.4.1小波神经网络算法训练步骤 20

4.4.2算法的流程 20

4.5 模型误差 21

4.5.1 BP神经网络误差反向传播过程 21

4.5.2 风速的小波过程神经网络预测误差评价 22

第五章 实验仿真 23

5.1 实验模型构建 23

5.1.1 输入输出节点的选定 23

5.1.2 预测模型隐含层构造 23

5.2 风速预测小波神经网络模型 24

5.3 实验内容 25

5.3.1 实验数据选取 25

5.3.2 编程实现 26

5.3.3 结果分析 30

5.4风电功率预测值 31

第六章 总结与展望 33

6.1 本文工作总结 33

6.2 展望 33

参考文献 34

第一章 绪论

1.1 研究课题的背景和意义

工业的发展消耗了大量的能源，而且目前人们主要依靠的是化石能源，它是不可再生的。所以人类今后的重要目标是可再生能源因此风能凭借它干净、蕴含量大的优势进入人们视线。科研人员开始不断的加强对风的利用，其中以风力发电为主要方向。

风力发电原理是先转化成机械能，再通过发电机变成电能。

理论的不断提出与设备的不断改进创新，使风力发电能力的能力不断的提高。已经成为一种常规的电源，其所占的比重也越来越大。风力发电的并网虽然带来了许多的好处，但同时也存在着许多的问题。风力发电不像火力发电那样有着可调的化石燃料来供应，它是靠风速来发电的。风速作为一种自然现象受到气压的影响，而影响气压的因素有很多，如季节、地貌等等。风速的不稳定就会使风力发电机的输出功率不断波动，这样风力发电机接入系统后，会给电力系统的稳定运行带来严重的影响。接入系统的风力发电机的输出功率越大，在整个系统中占得比例越大则影响的程度也越大。工作人员对电网的调峰和电压的控制会更变得加困难。如果通过某种技术可以对风速进行预测，可以估测出风速的发展趋势。就可以根据所预测的结果和风速与功率发电机之间的关系估测出发电机的输出。拥有了上述结果，工作人员就能很好地进行调整，解决风速不可控所带来的一系列问题。

一般发电厂的输出功率是受控的，通过优化发电机的输出量，可以大大减少电网的运行成本，但是风力发电输出功率不受控制，风力发电量会不断起伏变化，这就需要其他电厂提供部容量或风电场本身的备用容量来调整，这就增加了成本，人们为了解决这些问题想到了预测风速，因为预测后，对发电功率的大致情况就有了解了。为调度员制定计划、调整备用容量提供可靠依据，这使电网更加安全稳定。对电力部门及时调整发电计划，促进电力系统成本的减少，进而明确适当的电价，具有重要的现实意义。

1.2 国内外风力发电产业现状

1.2.1国外风力发电的现状

1981年丹麦建成了世界上首台风力发电机，但由于一些技术的限制，风力发电一直为得到很好地发展。随着世界经济的不断发展，对能源的需求不断变大，石油等不可再生能源不断减少，这些因素促使西方各国加大对风力发电的研究。20世纪80年代建立起来的风电场，标志着新电源的产生。到了90年代，重工业的不断发展导致CO₂排放量不断增加，温室效应带来的影响不断增加，各国政府开始注重可再生能源的开发和利用。风力发电技术的不断成熟使欧美国家开始大力发展风电事业，比如通过一系列优惠、鼓励政策促进其发展。

美国是北美利用风能最好的国家，特别是奥巴马上任以来，风能事业得到了迅猛的发展。截止2013年年底，美国在建的风电容量12000兆瓦^[1]。一旦这一目标得到实现，这些容量足够供应350万家庭用户的日常用电。

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