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短期光伏发电功率预测方法研究

摘要第3-4页
abstract第4页
第1章 绪论第7-13页
    1.1 课题背景及其意义第7-9页
    1.2 短期光伏发电功率方法预测研究现状第9-11页
    1.3 本文的主要工作第11-13页
第2章 基于改进极限学习机的短期光伏发电功率预测第13-29页
    2.1 极限学习机以及改进极限学习机算法第13-18页
        2.1.1 极限学习机第13-16页
        2.1.2 在线贯序极限学习机第16-17页
        2.1.3 具有遗忘机制的在线贯序极限学习机第17-18页
    2.2 短期光伏发电预测模型的建立第18-22页
        2.2.1 输入向量的选取第18-19页
        2.2.2 数据的预处理第19-20页
        2.2.3 数据还原第20页
        2.2.4 误差评价第20-22页
    2.3 基于具有遗忘机制的在线贯序极限学习机的光伏预测模型第22-23页
    2.4 仿真算例及结果分析第23-28页
        2.4.1 单日预测精度比较第24-27页
        2.4.2 月均预测精度比较第27-28页
        2.4.3 训练时间比较第28页
    2.5 本章小结第28-29页
第3章 基于梯度提升决策树算法的短期光伏发电功率预测第29-41页
    3.1 梯度提升决策树算法原理第29-34页
        3.1.1 梯度提升第29-32页
        3.1.2 决策树第32-33页
        3.1.3 梯度提升决策树算法第33-34页
    3.2 基于梯度提升决策树的光伏发电功率预测模型第34-35页
    3.3 仿真算例及结果分析第35-38页
        3.3.1 单日预测精度比较第35-38页
        3.3.2 月均预测精度比较第38页
    3.4 本章小结第38-41页
第4章 基于误差概率分析的光伏功率区间预测第41-51页
    4.1 误差与预测功率值之间的关系第41-43页
        4.1.1 正态分布第41-42页
        4.1.2 正态性检验第42-43页
    4.2 正态分布的概率计算第43-45页
        4.2.1 正态分布参数估计第43页
        4.2.2 正态分布标准化第43-44页
        4.2.3 正态分布概率计算第44-45页
    4.3 区间预测的评价指标第45-46页
    4.4 基于误差概率分析的光伏功率区间预测模型第46-47页
    4.5 仿真算例及结果分析第47-50页
    4.6 本章小结第50-51页
第5章 结论与展望第51-53页
    5.1 结论第51-52页
    5.2 展望第52-53页
参考文献第53-57页
发表论文和参加科研情况说明第57-59页
致谢第59页

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