研讨基于功率预测风电并网优化调度

论文导读：
基于功率预测的风电并网优化调度论文相关文献江岳文;陈冲;温步瀛-含风电场的电力系统机组组合理由随机模拟粒子群算法[J];电工技术学报;、雷亚洲;与风电并网相关的研究课题[J];电力系统自动化;、陈海焱;陈金富;段献忠-含风电场电力系统经济调度的模糊建模及优化算法[J];电力系统自动化;、王彩霞;鲁宗相-风电功率预测信息在日前机组组合中的应用[J];电力系统自动化;、茆美琴;周松林;苏建徽-基于脊波神经网络的短期风电功率预测[J];电力系统自动化;、吴栋梁;王扬;郭创新;刘毅;高振兴-电力市场环境下考虑风电预测误差的经济调度模型[J];电力系统自动化;、张雪雯;李艳君-基于自调节粒子群算法的电力系统经济负荷分配[J];电网技术;、杜颖;卢继平;李青;邓颖玲-基于最小二乘支持向量机的风电场短期风速预测[J];电网技术;、刘纯;范高锋;王伟胜;戴慧珠-风电场输出功率的组合预测模型[J];电网技术;、袁铁江;晁勤;吐尔逊·伊不拉音;李义岩-面向电力市场的含风电电力系统的环境经济调度优化[J];电网技术; 中国博士学位论文全文数据库前4条 杨志凌;风电场功率短期预测策略优化的研究[D];华北电力大学（北京）;预测及其并网调度策略研究[D];浙江大学;刊全文数据库贾德香;韩净-基于改善粒子群算法的配电网电压无功优化制约[J];安徽电气工程职业技术学院学报;、储茂得;周松林-基于小波分析与神经网络的风电场短期风速预测[J];安徽科技学院学报;、常帅帅;刘金平-基于电力系统供电成本模型的风电场经济性分析[J];北方经济;、姚峰;杨卫东;张明-改善粒子群算法及其在热连轧负荷分配中的应用[J];北京科技大学学报;、李辉;蔡敏;李宇;李跃志-基于自适应粒子群优化算法的神经网络的优化研究[J];江西师范大学学报(自然科学版);、陈星莺;张晓花;瞿峰;刘皓明;赵波-数据挖掘在电力系统中的应用综述[J];电力科学与技术学报;、黄守道;孙延昭;黄科元-风电机组并网理由研究[J];电力科学与技术学报;、马瑞;周志飞;徐慧明;徐晓东-考虑风速特性的动态电压崩溃指标[J];电力科学与技术学报;、高赐威;何叶-考虑风力发电接入的电网规划[J];电力科学与技术学报;、袁越;李强;李群;张新松-风电功率特性分析及其不确定性解决方案[J];电力科学与技术学报; 周雪松;李超;马幼捷;李季;于阳-自抗扰制约技术在变速恒频双馈风力发电系统中的应用[A];第二十九届中国制约会议论文集[C];预测策略优化的研究[D];华北电力大学（北京）;刊全文数据库黎敏;徐金梧;阳建宏;杨德斌-基于多变量相重构的混沌时间序列预测[J];北京科技大学学报;、王丽婕;廖晓钟;高爽;冬雷-并网型大型风电场风力发电功率-时间序列的混沌属性分析[J];北京理工大学学报;、孟祥星;王宏-大规模风电并网条件下的电力系统调度[J];东北电力大学学报(自然科学版);、韩学山，柳焯;动态优化调度积留量法的基本理论──动态负荷瓶颈序列与临界紧段落分析[J];东北电力学院学报;1995年02期、韩学山，赵国梁，柳焯;动态优化调度积留量法的基本理论──紧段落与准备段落的分析[J];东北电力学院学报;1995年03期、韩学山，徐志勇，柳焯;动态优化调度积留量法的基本理论──动态优化调度的解耦求解模型[J];东北电力学院学报;1996年01期、苏勋文;赵振兵;陈盈今;白本质-尾流效应和时滞对风电场输出特性的影响[J];电测与仪表;、江岳文;陈冲;温步瀛-基于随机模拟粒子群算法的含风电场电力系统经济调度[J];电工电能新技术;、雷绍兰,孙才新,周湶,邓群,刘凡;一种多变量时间序列的短期负荷预测策略研究[J];电工技术学报;、冬雷;王丽婕;高爽;廖晓钟-基于混沌时间序列的大型风电场发电功率预测建模与研究[J];电工技术学报; 中国博士学位论文全文数据库前8条 杨志凌;风电场功率短期预测策略优化的研究[D];华北电力大学（北京）;预测策略研究[D];华北电力大学（北京）;风速数值模拟策略研究[D];华北电力大学（北京）;刊全文数据库卢冰原;吴义生;程八一-模糊环境下的差异作业单机批调度优化理由的研究[J];计算机应用研究;、王李进;胡欣欣;宁正元-基于粒子群优化的投影寻踪聚类模型及其应用[J];南京信息工程大学学报(自然科学版);、苏国韶;张克实;吕海波-位移反分析的粒子群优化-高斯过程协同优化策略[J];岩土力学;、冯林,张名举,贺明峰,戚正君;用改善的粒子群算法实现多模态刚性医学图像的配准[J];计算机辅助设计与图形学学报;、刘宏达;李殿璞;马忠丽-一种新型的智能船舶自动舵设计[J];仪器仪表学报;、刘淳安,何广平,雍龙泉;解多目标优化理由的新粒子群存档算法[J];陕西理工学院学报(自然科学版);、陈建桥;葛锐;魏俊红-基于PSO算法的复合材料层合板可靠性优化设计[J];华中科技大学学报(自然科学版);、姜凡-贴面式永磁同步电机无传感器制约技术[J];电工技术;、孔力;程晶晶;宋胜利;苏日建-基于改善粒子群优化技术的拜耳法物料平衡计算[J];华中科技大学学报(自然科学版);、薛贵生;丁维明;程力-基于支持向量机的煤灰结渣特性判别[J];能源研究与利用; 王澄海-我国风电功率预测的一些理由[A];第27届中国气象学会年会气候资源应用研究分会场论文集[C];扰动时最优调度不变范围的一种求法[A];第十九届中国制约会议论文集（一）[C];、陈国仁;王秀梅;杨书评-应用于立体仓库的自动导引车(A)的运转优化设计[A];先进制造技术论坛暨第三届制造业自动化与信息化技术交流会论文集[C];
论文目录
致谢5-6
中文摘要6-7
ABSTRACT7-9
目录9-12
1绪论12-22

1.1课题的研究背景和作用12-15

1.1.1风能和智能电网的发展及背景12-论文导读：力系统优化调度数学模型77-795.3基于蒙特卡洛模拟技术的概率约束条件检验79-805.3.1蒙特卡洛模拟技术79-805.3.2风电平均出力区间随机模拟805.4求解流程80-815.5算例分析81-835.6本章小结83-866总结与展望86-886.1总结86-876.2展望87-88参考文献88-94作者简历94-98学位论文数据集98小世界网络粒子群优化算法BP神经网络
14

1.2风电并网对电力系统的影响14-15

1.2国内外研究目前状况15-20

1.2.1电功率预测研究目前状况15-16

1.2.2含风场的电力系统动态经济调度研究目前状况16-18

1.2.3粒子群算法研究目前状况18-20

1.3本文的主要工作20-22

2基于小世界邻域的粒子群优化算法22-40

2.1引言22

2.2基本粒子群算法22-26

2.1算法基本原理22-23

2.2算法主要参数分析23-25

2.3算法基本流程及特点25-26

2.3算法拓扑结构分析26-29

2.3.1算法拓扑结构模型26-28

2.3.2邻域拓扑结构特征属性分析28-29

2.4基于小世界邻域的粒子群优化算法29-39

2.4.1小世界邻域拓扑结构的构造29-31

2.4.2小世界邻域拓扑结构特性分析31

2.4.3邻域结构动态更新策略31-32

2.4.4算法实现流程32-33

2.4.5数值仿真研究33-39

2.5本章小结39-40

3基于改善BP神经网络的风电功率预测40-62

3.1引言40

3.2风电功率预测原理40-46

3.

2.1基于NWP的风电功率预测40-43

3.

2.2基于历史数据的风电功率预测43-44

3.

2.3风机功率特性曲线44-45

3.

2.4风电功率预测评判指标45-46

3.3改善BP神经网络的风电功率预测模型46-52

3.1基本BP神经网络建模原理46-49

3.2基本BP神经网络模型的不足49

3.3基于小世界邻域粒子群的改善型BP神经网络49-52

3.4基于NWP信息和改善BP神经网络的风电功率预测52-56

3.4.1原始数据处理52-53

3.4.2基于现场数据的风速-功率拟合曲线53-54

3.4.3基于改善BP神经网络的风电功率预测54-56

3.5基于历史数据和NWP组合信息的风电功率预测56-59

3.5.1基于历史数据不同时间尺度预测及分析56-57

3.5.2基于历史数据和NWP组合信息的风电功率预测57-59

3.5.3采用不同输入信息的风电功率预测对比分析59

3.6本章小结59-62

4基于点预测信息的风电并网电力系统优化调度62-76

4.1引言62

4.2含风电场电力系统动态经济调度62-68

4.

2.1传统电力系统经济调度理由概述62-64

4.

2.2含风电场电力系统经济调度的技术特点64-65

4.

2.3含风电场的电力系统动态经济调度数学模型65-68

4.3基于SW-PSO的风电并网电力系统优化调度求解68-71
4.

3.1适应度函数设计68-69

4.

3.2粒子编码设计69

4.

3.3约束条件的处理69-70

4.

3.4求解流程70-71

4.4算例分析71-73

4.1系统参数71-72

4.2仿真结果及分析72-73

4.5本章小结73-76

5基于机会约束规划和预测误差区间的风电并网优化调度76-86

5.1引言76

5.2基于机会约束规划的风电并网电力系统优化调度数学模型76-79

5.

2.1机会约束规划原理76-77

5.

2.2机会约束规划在风电并网优化调度研究中的可行性77

5.

2.3基于机会约束规划的风电并网电力系统优化调度数学模型77-79

5.3基于蒙特卡洛模拟技术的概率约束条件检验79-80
5.

3.1蒙特卡洛模拟技术79-80

5.

3.2风电平均出力区间随机模拟80

5.4求解流程80-81

5.5算例分析81-83

5.6本章小结83-86

6总结与展望86-88

6.1总结86-87

6.2展望87-88

参考文献88-94
作者简历94-98
学位论文数据集98
小世界网络粒子群优化算法BP神经网络风电功率预测动态经济调度
参考文献
前4条 杨志凌;风电场功率短期预测策略优化的研究[D];华北电力大学（北京）;预测及其并网调度策略研究[D];浙江大学;刊全文数据库贾德香;韩净-基于改善粒子群算法的配电网电压无功优化制约[J];安徽电气工程职业技术学院学报;、储茂得;周松林-基于小波分析与神经网络的风电场短期风速预测[J];安徽科技学院学报;、常帅帅;刘金平-基于电力系统供电成本模型的风电场经济性分析[J];北方经济;、姚峰;杨卫东;张明-改善粒子群算法及其在热连轧负荷分配中的应用[J];北京科技大学学报;、李辉;蔡敏;李宇;李跃志-基于自适应粒子群优化算法的神经网络的优化研究[J];江西师范大学学报(自然科学版);、陈星莺;张晓花;瞿峰;刘皓明;赵波-数据挖掘在电力系统中的应用综述[J];电力科学与技术学报;、黄守道;孙延昭;黄科元-风电机组并网理由研究[J];电力科学与技术学报;、马瑞;周志飞;徐慧明;徐晓东-考虑风速特性的动态电压崩溃指标[J];电力科学与技术学报;、高赐威;何叶-考虑风力发电接入的电网规划[J];电力科学与技术学报;、袁越;李强;李群;张新松-风电功率特性分析及其不确定性解决方案[J];电力科学与技术学报; 周雪松;李超;马幼捷;李季;于阳-自抗扰制约技术在变速恒频双馈风力发电系统中的应用[A];第二十九届中国制约会议论文集[C];预测策略优化的研究[D];华北电力大学（北京）;刊全文数据库黎敏;徐金梧;阳建宏;杨德斌-基于多变量相重构的混沌时间序列预测[J];北京科技大学学报;、王丽婕;廖晓钟;高爽;冬雷-并网型大型风电场风力发电功率-时间序列的混沌属性分析[J];北京理工大学学报;、孟祥星;王宏-大规模风电并网条件下的电力系统调度[J];东北电力大学学报(自然科学版);、韩学山，柳焯;动态优化调度积留量法的基本理论──动态负荷瓶颈序列与临界紧段落分析[J];东北电力学院学报;1995年02期、韩学山，赵国梁，柳焯;动态优化调度积留量法的基本理论──紧段落与准备段落的分析[J];东北电力学院学报;1995年03期、韩学山，徐志勇，柳焯;动态优化调度积留量法的基本理论──动态优化调度的解耦求解模型[J];东北电力学院学报;1996年01期、苏勋文;赵振兵;陈盈今;白本质-尾流效应和时滞对风电场输出特性的影响[J];电测论文导读：届中国制约会议论文集（一）;功率预测研究;华东理工大学;功率预测策略的研究;南昌大学;功率预测技术研究;华东理工大学;功率预测研究;电子科技大学;、耿啸风;基于MapReduce的并行研究及在风电功率预测中的应用;华北电力大学;、雷烨;基于粒子群最小二乘支持向量机的故障诊断算法研究;兰州交通大学;上一页123
与仪表;、江岳文;陈冲;温步瀛-基于随机模拟粒子群算法的含风电场电力系统经济调度[J];电工电能新技术;、雷绍兰,孙才新,周湶,邓群,刘凡;一种多变量时间序列的短期负荷预测策略研究[J];电工技术学报;、冬雷;王丽婕;高爽;廖晓钟-基于混沌时间序列的大型风电场发电功率预测建模与研究[J];电工技术学报; 中国博士学位论文全文数据库前8条 杨志凌;风电场功率短期预测策略优化的研究[D];华北电力大学（北京）;预测策略研究[D];华北电力大学（北京）;风速数值模拟策略研究[D];华北电力大学（北京）;刊全文数据库卢冰原;吴义生;程八一-模糊环境下的差异作业单机批调度优化理由的研究[J];计算机应用研究;、王李进;胡欣欣;宁正元-基于粒子群优化的投影寻踪聚类模型及其应用[J];南京信息工程大学学报(自然科学版);、苏国韶;张克实;吕海波-位移反分析的粒子群优化-高斯过程协同优化策略[J];岩土力学;、冯林,张名举,贺明峰,戚正君;用改善的粒子群算法实现多模态刚性医学图像的配准[J];计算机辅助设计与图形学学报;、刘宏达;李殿璞;马忠丽-一种新型的智能船舶自动舵设计[J];仪器仪表学报;、刘淳安,何广平,雍龙泉;解多目标优化理由的新粒子群存档算法[J];陕西理工学院学报(自然科学版);、陈建桥;葛锐;魏俊红-基于PSO算法的复合材料层合板可靠性优化设计[J];华中科技大学学报(自然科学版);、姜凡-贴面式永磁同步电机无传感器制约技术[J];电工技术;、孔力;程晶晶;宋胜利;苏日建-基于改善粒子群优化技术的拜耳法物料平衡计算[J];华中科技大学学报(自然科学版);、薛贵生;丁维明;程力-基于支持向量机的煤灰结渣特性判别[J];能源研究与利用; 王澄海-我国风电功率预测的一些理由[A];第27届中国气象学会年会气候资源应用研究分会场论文集[C];扰动时最优调度不变范围的一种求法[A];第十九届中国制约会议论文集（一）[C];功率预测研究[D];华东理工大学;功率预测策略的研究[D];南昌大学;功率预测技术研究[D];华东理工大学;功率预测研究[D];电子科技大学;、耿啸风;基于MapReduce的并行研究及在风电功率预测中的应用[D];华北电力大学;、雷烨;基于粒子群最小二乘支持向量机的故障诊断算法研究[D];兰州交通大学;