| 中文摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-27页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-16页 |
| 1.1.1 风电发展概况 | 第11-15页 |
| 1.1.2 风电发展面临的问题 | 第15-16页 |
| 1.1.3 风速预测的意义 | 第16页 |
| 1.2 风速预测研究现状 | 第16-20页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第19-20页 |
| 1.3 风速预测研究存在的问题 | 第20-21页 |
| 1.4 研究内容 | 第21页 |
| 1.5 论文结构 | 第21-23页 |
| 参考文献 | 第23-27页 |
| 第二章 风变化特征分析 | 第27-43页 |
| 2.1 资料来源与分析方法 | 第28页 |
| 2.1.1 资料来源 | 第28页 |
| 2.1.2 分析方法 | 第28页 |
| 2.2 风变化特征分析 | 第28-39页 |
| 2.2.1 年代际变化特征 | 第28-31页 |
| 2.2.2 年变化特征 | 第31页 |
| 2.2.3 风速日变化特征 | 第31-37页 |
| 2.2.4 风向日间与夜间变化特征 | 第37-39页 |
| 2.3 本章小结 | 第39-41页 |
| 参考文献 | 第41-43页 |
| 第三章 常用预测模型及其评价指标 | 第43-63页 |
| 3.1 时间序列预测模型 | 第43-47页 |
| 3.1.1 指数平滑模型(ESM) | 第43-46页 |
| 3.1.2 自回归移动平均模型(ARMA) | 第46-47页 |
| 3.2 神经网络预测模型 | 第47-53页 |
| 3.2.1 BP神经网络模型(BPNN) | 第47-52页 |
| 3.2.2 小波神经网络模型(WNN) | 第52-53页 |
| 3.3 智能优化算法 | 第53-57页 |
| 3.3.1 遗传算法(GA) | 第53-55页 |
| 3.3.2 粒子群优化算法(PSO) | 第55-57页 |
| 3.4 基于智能优化的神经网络模型 | 第57-58页 |
| 3.4.1 PSO-BPNN模型 | 第57页 |
| 3.4.2 GA-WNN模型 | 第57-58页 |
| 3.5 预测误差评价指标 | 第58-59页 |
| 3.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 第四章 开发研究之一基于SAM的短期风速预测方法 | 第63-93页 |
| 4.1 引言 | 第63-64页 |
| 4.2 SAM方法介绍 | 第64-65页 |
| 4.3 基于SAM的预测模型 | 第65-66页 |
| 4.3.1 SAM-ESM模型 | 第65-66页 |
| 4.3.2 SAM-GA-WNN模型 | 第66页 |
| 4.4 仿真结果 | 第66-90页 |
| 4.4.1 代表性风速数据集选取 | 第66-69页 |
| 4.4.2 周期分解过程 | 第69-70页 |
| 4.4.3 趋势部分建模过程 | 第70-84页 |
| 4.4.4 原始数据的预测结果 | 第84-87页 |
| 4.4.5 结果分析 | 第87-90页 |
| 4.5 本章小结 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-93页 |
| 第五章 开发研究之二基于EMD的短期风速预测方法 | 第93-127页 |
| 5.1 引言 | 第93-94页 |
| 5.2 EMD方法介绍 | 第94-96页 |
| 5.2.1 希尔伯特变换与瞬时频率 | 第94-95页 |
| 5.2.2 经验模态分解(EMD) | 第95-96页 |
| 5.3 基于EMD的预测模型 | 第96-100页 |
| 5.3.1 EMD-ARMA模型 | 第97-98页 |
| 5.3.2 EMD-PSO-BPNN模型 | 第98-100页 |
| 5.4 仿真结果 | 第100-123页 |
| 5.4.1 EMD分解过程 | 第100-103页 |
| 5.4.2 建模过程 | 第103-108页 |
| 5.4.3 原始数据的预测结果 | 第108-120页 |
| 5.4.4 结果分析 | 第120-123页 |
| 5.5 本章小结 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-127页 |
| 第六章 开发研究之三基于模型重组的短期风速预测方法 | 第127-137页 |
| 6.1 引言 | 第127-128页 |
| 6.2 两种模型重组的新预测模型 | 第128-129页 |
| 6.2.1 ESM-GA-WNN模型 | 第128-129页 |
| 6.2.2 ARMA-PSO-BPNN模型 | 第129页 |
| 6.3 仿真结果 | 第129-131页 |
| 6.4 结果分析 | 第131-134页 |
| 6.5 本章小结 | 第134-136页 |
| 参考文献 | 第136-137页 |
| 第七章 新开发短期风速预测方法的对比分析 | 第137-147页 |
| 7.1 瓜州站风速数据的预测结果比较 | 第137-139页 |
| 7.2 酒泉站风速数据的预测结果比较 | 第139-142页 |
| 7.3 张掖站风速数据的预测结果比较 | 第142-144页 |
| 7.4 本章小结 | 第144-147页 |
| 第八章 结论 | 第147-151页 |
| 8.1 论文工作总结 | 第147-148页 |
| 8.2 论文特色及创新点 | 第148页 |
| 8.3 研究展望 | 第148-151页 |
| 在学期间研究成果 | 第151-152页 |
| 致谢 | 第152页 |