基于小波包的短时风机出力组合预测模型研究



基于小波包的短时风机出力组合预测模型研究

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基于小波包的短时风机出力组合预测模型研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-12页
第一章绪论	第12-20页
· 课题背景及意义	第12-15页
· 风电场功率预测研究现状	第15-18页
· 基于历史数据的风电功率预测	第16页
· 基于物理模型的风电功率预测	第16-17页
· 国内外研究现状	第17-18页
· 本文所做工作及章节安排	第18-20页
第二章小波包变换及应用	第20-28页
· 小波分析的概念及发展	第20-23页
· 连续小波变换	第20-21页
· 离散小波变换	第21-23页
· 多分辨率分析	第23页
· 小波包变换原理	第23-25页
· 小波包的空间分解	第24页
· 小波包的分解与重构	第24-25页
· 风电功率数据的小波包分解	第25-26页
· 小波包-BP神经网络的风电功率预测	第26-27页
· 章节小结	第27-28页
第三章纵横交叉算法	第28-45页
· 智能算法研究现状	第28-30页
· 纵横交叉算法	第30-39页
· CSO的两种交叉及竞争算子	第31-35页
· CSO的搜索行为	第35-39页
· 基于纵横交叉算法的函数优化	第39-44页
· 章节小结	第44-45页
第四章基于小波包变换和组合预测的风功率预测模型	第45-57页
· 组合预测模型	第45-47页
· 组合预测方法的分类	第45-47页
· 组合预测模型的权重	第47-52页
· 传统数学方法	第47-51页
· 智能算法	第51-52页
· 小波包-组合预测模型	第52-56页
· 小波包-方差倒数法组合预测模型	第53-55页
· 小波包-CSO组合预测模型	第55-56页
· 章节小结	第56-57页
第五章实验与仿真	第57-71页
· CSO优化神经网络参数	第57-65页
· 小波包-组合预测模型仿真	第65-70页
· 章节小结	第70-71页
结论与展望	第71-73页
参考文献	第73-79页
攻读学位期间发表论文	第79-81页
致谢	第81-82页
附录	第82-89 页

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