1 簡介

風能,作為一種重要,有潛力,無污染,可再生、可持續的能源,已經成為全球發電最為迅速的能源之一,越來越受到世界各國的青睞。近年來,為緩解能源短缺問題,改善環境,實現經濟乃至人類的可持續發展,世界各國紛紛大力發展風能資源。然而,在實際操作中,風能固有的波動性和間歇性通常會增加風能入網的難度,致使風電場輸出功率不穩定,嚴重影響輸出的電能質量,大大增加了電網安全性和穩定性運行風險,因此,風速預測在風電相關工作中至關重要,準確、可靠的預測結果不僅有利于調度人員事先掌握風電場的功率變化情況,及時制定調度運行計劃,提高能量轉換效率、降低風險,增加發電量等,同時也有利于風電并網穩定運行和有效消納,對可能存在影響電網安全穩定運行的風險及時預警,從而避免風電功率隨機波動造成電能損耗甚至電網崩潰。近年來,國內外學者進行了大量風速預測相關研究,風速預測水平得到一定程度的提升。單一預測模型雖簡單容易實施,但其預測精度往往較低,難以滿足風電場發電的需求。相比之下,基于優化算法和數據分解法的混合預測模型對風速預測性能有很大的提升。然而,現有的模型只是使用單目標優化算法,針對預測模型精度的提高,很少關注預測結果穩定性的增強,涉及多目標優化算法的混合預測模型更是少之又少。因此,這些模型往往會降低預測結果的穩定性,對風電場發電以及風電并網的安全性和穩定性帶來巨大的挑戰。針對如上問題,本文構建出一個基于鯨魚算法和Elman神經網絡的混合預測模型，本文所提出的混合預測模型不僅可以降低預測誤差,提高風速預測精度,增強預測結果的穩定性,同時對風電場發電的完善,發展以及風電并網安全管理也大有裨益。

遺傳算法是一種具有廣泛適用性的搜索方法，通過建立在自然選擇和群體遺傳學機理基礎上的隨機迭代、進化，所有的自然種類都是適應環境而得以生存，這一自然適應性是遺傳算法的主旋律。遺傳算法結合了適者生存和隨機信息交換，前者消除了解中不適應因素，后者利用了原有解中已有的知識，從而有力地加快了搜索過程。遺傳算法具有多點并行搜索的特點，可以避免陷入局部極值點，同時它在使用時需要的信息較少，且放松了對目標函數值的要求，僅通過復制、交

總結

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