| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 论文研究的背景及意义 | 第11-15页 |
| 1.2.1 风电发展概况 | 第11-14页 |
| 1.2.2 风电功率预测的意义 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外风电功率预测的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3.3 风电功率预测方法综述 | 第17页 |
| 1.4 风电功率预测研究的主要问题 | 第17-18页 |
| 1.5 课题来源 | 第18页 |
| 1.6 本文主要工作 | 第18-20页 |
| 第2章 风力发电系统特性分析 | 第20-28页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 风特性分析 | 第20-24页 |
| 2.2.1 基本概念 | 第20页 |
| 2.2.2 风速特性分析 | 第20-22页 |
| 2.2.3 风向特性分析 | 第22-23页 |
| 2.2.4 风能及功率密度 | 第23-24页 |
| 2.3 风电场及风电功率特性分析 | 第24-27页 |
| 2.3.1 风电场风机空间分布相关特性 | 第24-25页 |
| 2.3.2 风电场风电功率的输出特性 | 第25-26页 |
| 2.3.3 风电功率的随机波动特性 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 特征加权模糊聚类数据预处理方法研究 | 第28-40页 |
| 3.1 数据预处理方法 | 第28-30页 |
| 3.1.1 概述 | 第28-29页 |
| 3.1.2 数据预处理方法的主要内容 | 第29-30页 |
| 3.2 聚类分析数据预处理方法概述 | 第30-31页 |
| 3.2.1 聚类分析定义及分类 | 第30页 |
| 3.2.2 聚类分析的数学模型 | 第30-31页 |
| 3.3 模糊聚类分析算法流程 | 第31-35页 |
| 3.3.1 基于目标函数的模糊聚类分析 | 第31-32页 |
| 3.3.2 模糊c均值聚类算法 | 第32-33页 |
| 3.3.3 改进的特征属性加权模糊聚类算法 | 第33-35页 |
| 3.4 算例仿真与分析 | 第35-39页 |
| 3.4.1 数据样本选取与处理 | 第35-36页 |
| 3.4.2 仿真结果及分析 | 第36-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 风电功率预测 | 第40-52页 |
| 4.1 几种典型的预测方法概述 | 第40-44页 |
| 4.1.1 时间序列预测方法 | 第40页 |
| 4.1.2 趋势外推预测方法 | 第40-41页 |
| 4.1.3 灰色系统预测方法 | 第41页 |
| 4.1.4 专家系统预测法 | 第41页 |
| 4.1.5 人工神经网络预测方法 | 第41-43页 |
| 4.1.6 支持向量机预测方法 | 第43-44页 |
| 4.2 基于Elman回归神经网络的风电功率预测模型 | 第44-47页 |
| 4.2.1 Elman神经网络模型 | 第44页 |
| 4.2.2 Elman神经网络的原理及算法 | 第44-46页 |
| 4.2.3 基于遗传算法优化Elman神经网络的风电功率预测模型 | 第46-47页 |
| 4.3 仿真实验及结果分析 | 第47-51页 |
| 4.3.1 数据准备及误差分析标准 | 第47-48页 |
| 4.3.2 仿真实验及分析 | 第48-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于云计算的风电功率预测资源调度平台架构研究 | 第52-63页 |
| 5.1 云计算技术概述 | 第52-54页 |
| 5.1.1 云计算定义 | 第52页 |
| 5.1.2 云计算特点及关键技术 | 第52-54页 |
| 5.2 基于云计算的风电功率预测资源调度平台架构 | 第54-57页 |
| 5.2.1 Hadoop基本架构 | 第54页 |
| 5.2.2 基于云计算的资源管理架构 | 第54-55页 |
| 5.2.3 自适应虚拟化资源优化调度公有云架构 | 第55-56页 |
| 5.2.4 基于云计算的风电功率预测机制 | 第56-57页 |
| 5.3 基于云计算的风电功率预测资源优化配置仿真及分析 | 第57-61页 |
| 5.3.1 问题建模 | 第57-58页 |
| 5.3.2 能耗模型 | 第58页 |
| 5.3.3 Min_energyflow算法设计 | 第58-60页 |
| 5.3.4 云平台风电功率预测计算资源调度仿真及分析 | 第60-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第72-73页 |
| 附录B 攻读学位期间所参加的科研项目目录 | 第73页 |
