摘要 | 第2-3页 |
Abstract | 第3页 |
1 绪论 | 第7-16页 |
1.1 课题背景和研究意义 | 第7-9页 |
1.2 风电预测国内外研究现状 | 第9-14页 |
1.2.1 确定性风电预测 | 第10-12页 |
1.2.2 概率性风电预测 | 第12-14页 |
1.3 滚动经济调度国内外研究现状 | 第14-15页 |
1.4 本文主要工作 | 第15-16页 |
2 HMM基本理论、算法以及在预测中的作用 | 第16-30页 |
2.1 Markov模型 | 第16-17页 |
2.2 HMM基本思想 | 第17-22页 |
2.2.1 HMM基本概念 | 第17-19页 |
2.2.2 HMM的定义 | 第19-22页 |
2.3 HMM的基本算法 | 第22-28页 |
2.3.1 前向-后向算法 | 第22-25页 |
2.3.2 Viterbi算法 | 第25-27页 |
2.3.3 Baum-Welch算法 | 第27-28页 |
2.4 HMM在风电功率预测误差估计中的作用 | 第28-29页 |
2.6 本章小结 | 第29-30页 |
3 基于HMM的日内风电功率波动区间滚动估计 | 第30-45页 |
3.1 HMM建模 | 第30-31页 |
3.2 HMM参数估计 | 第31-32页 |
3.3 日内风电功率预测误差区间滚动估计 | 第32-34页 |
3.4 日内风电功率预测误差区间结果评价 | 第34-37页 |
3.4.1 预测误差区间结果的处理方式 | 第34-36页 |
3.4.2 预测误差区间的评价准则 | 第36-37页 |
3.5 算例分析 | 第37-44页 |
3.6 本章小结 | 第44-45页 |
4 考虑风电预测误差区间的日内滚动经济调度 | 第45-56页 |
4.1 备用分类以及备用容量的确定 | 第45-47页 |
4.1.1 备用的分类 | 第45-46页 |
4.1.2 关于日内滚动计划的备用问题 | 第46-47页 |
4.2 日内滚动经济调度模型 | 第47-51页 |
4.2.1 传统日内滚动经济调度模型 | 第47-48页 |
4.2.2 考虑风电功率预测误差区间的日内滚动经济调度模型 | 第48-50页 |
4.2.3 基于凝聚函数的光滑化技术在优化模型中的应用 | 第50-51页 |
4.3 算例分析 | 第51-55页 |
4.4 本章小结 | 第55-56页 |
结论 | 第56-57页 |
参考文献 | 第57-62页 |
攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第62-63页 |
致谢 | 第63-65页 |