| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 风电功率预测的背景和意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1 风电功率预测的背景 | 第12-15页 |
| 1.1.2 风电功率预测的意义 | 第15页 |
| 1.2 风电功率预测的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 风电功率预测的方法研究 | 第17-21页 |
| 1.4 文章主要研究内容和结构安排 | 第21-22页 |
| 第2章 基于LWT-SVM-EF的风电功率预测 | 第22-45页 |
| 2.1 提升小波 | 第22-24页 |
| 2.2 支持向量机 | 第24-29页 |
| 2.2.1 支持向量机原理 | 第24-25页 |
| 2.2.2 支持向量机的算法 | 第25-27页 |
| 2.2.3 支持向量机的核函数 | 第27-28页 |
| 2.2.4 支持向量机的主要参数 | 第28-29页 |
| 2.3 误差预测 | 第29-33页 |
| 2.4 基于LWT-SVM-EF的功率预测模型 | 第33-34页 |
| 2.5 仿真分析 | 第34-44页 |
| 2.5.1 LWT的仿真结果 | 第34-37页 |
| 2.5.2 LWT-SVM的仿真结果 | 第37-42页 |
| 2.5.3 LWT-SVM-EF的仿真结果 | 第42-44页 |
| 2.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第3章 基于LWT-LSSVM-EF的风电功率预测 | 第45-56页 |
| 3.1 最小二乘支持向量机 | 第45-47页 |
| 3.2 基于LWT-LSSVM-EF的风电功率预测模型 | 第47-49页 |
| 3.3 仿真分析 | 第49-55页 |
| 3.3.1 LSSVM的仿真结果 | 第49-50页 |
| 3.3.2 LWT-LSSVM的结果 | 第50-52页 |
| 3.3.3 LWT-LSSVM-EF的仿真结果 | 第52-55页 |
| 3.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 风电功率预测软件介绍 | 第56-70页 |
| 4.1 软件设计思路 | 第56-58页 |
| 4.1.1 风电功率预测内容 | 第56页 |
| 4.1.2 数据预处理 | 第56页 |
| 4.1.3 风电功率预测软件的其他功能 | 第56-57页 |
| 4.1.4 软件搭设平台及框架介绍 | 第57页 |
| 4.1.5 软件功能介绍 | 第57-58页 |
| 4.2 软件系统介绍 | 第58-67页 |
| 4.2.1 软件安装 | 第59-60页 |
| 4.2.2 软件操作 | 第60-67页 |
| 4.3 软件应用实例 | 第67-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 5.1 总结 | 第70页 |
| 5.2 展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第77-78页 |
| 参与科研项目及所获奖励 | 第78-80页 |