短期风电功率预测方法研究—硕士毕业论文下载



短期风电功率预测方法研究

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短期风电功率预测方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-9页
第一章绪论	第9-16页
· 课题研究背景	第9-10页
· 课题研究目的和意义	第10-11页
· 课题研究现状	第11-13页
· 国外研究现状	第11页
· 国内研究现状	第11-13页
· 研究内容及技术路线	第13-15页
· 研究内容	第13-14页
· 创新与突破	第14页
· 技术路线	第14-15页
· 本章小结	第15-16页
第二章风速和风电功率特性及统计规律研究	第16-27页
· 风电场概况及历史数据预处理	第16页
· 风电场概况及数据来源	第16页
· 历史数据的预处理	第16页
· 风速和风向	第16-19页
· 风速及其特性	第16-19页
· 风向及其特性	第19页
· 风电功率特性及其预测过程	第19-26页
· 风功率曲线拟合	第19-24页
· 风电功率预测的基本原理和方法	第24-25页
· 统计误差分析	第25-26页
· 本章小结	第26-27页
第三章基于小波分析和最小二乘支持向量机的超短期风电功率预测	第27-38页
· 小波分析理论	第27-29页
· 小波变换原理	第27-28页
· Mallat算法	第28-29页
· 支持向量机理论	第29-32页
· 统计学习理论	第29-30页
· 支持向量机核函数	第30-31页
· 支持向量回归机	第31-32页
· 最小二乘支持向量机	第32页
· 基于小波分析和LS-SVM的超短期风电功率预测	第32-37页
· 最小二乘支持向量机模型的建立	第33页
· 小波分析一最小二乘支持向量机模型	第33-34页
· 建模数据处理	第34页
· 模型预测结果分析	第34-37页
· 本章小结	第37-38页
第四章基于优化人工神经网络的短期风电功率预测	第38-48页
· 人工神经网络简介	第38-41页
· 神经网络概述	第38-39页
· BP神经网络	第39-40页
· 径向基神经网络	第40-41页
· 粒子群优化神经网络算法	第41-43页
· 基于PSO优化神经网络的短期风电功率预测	第43-47页
· 数据预处理	第43-44页
· 神经网络及其PSO优化模型的建立	第44页
· 模型预测结果分析	第44-47页
· 本章小结	第47-48页
第五章基于在线序列极限学习机的风电功率预测模型及风速功率修正研究	第48-59页
· OS-ELM算法原理	第48-52页
· 极限学习机(ELM)算法原理	第48-51页
· OS-ELM算法原理	第51-52页
· 数值天气预报风速及模型输出功率的修正	第52-54页
· 数值天气预报风速修正	第52-53页
· 输出功率的修正	第53-54页
· OS-ELM模型及风速、功率修正模型的建立	第54-58页
· OS-ELM模型的建立与仿真分析	第54-56页
· 风速修正模型的建立与仿真分析	第56-57页
· 功率修正模型的建立与仿真分析	第57-58页
· 本章小结	第58-59页
第六章总结与展望	第59-61页
· 工作总结	第59-60页
· 展望	第60-61页
参考文献	第61-65页
作者简介	第65-66页
致谢	第66页

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