| ABSTRACT | 第5页 |
| CHAPTER 1 -INTRODUCTION | 第9-24页 |
| 1.1 WAYS TO MITIGATE THE UNCERTAINTY IN POWER SYSTEMS | 第10-12页 |
| 1.1.1 A strong power grid: | 第10页 |
| 1.1.2 Energy storage: | 第10-11页 |
| 1.1.3 Reserves: | 第11页 |
| 1.1.4 Double-side management | 第11页 |
| 1.1.5 Wind power forecasting | 第11-12页 |
| 1.2 THESIS OBJECTIVE | 第12-13页 |
| 1.3 CLASSIFICATION OF WIND POWER FORECASTING ACCORDING TO TIME-SCALES | 第13-14页 |
| 1.3.1 Ultra-short-term forecasting: | 第13页 |
| 1.3.2 Short-term forecasting | 第13页 |
| 1.3.3 Medium-term forecasting: | 第13页 |
| 1.3.4 Long-term forecasting: | 第13-14页 |
| 1.4 OVERALL OF THE WIND POWER FORECASTING METHOD | 第14-23页 |
| 1.4.1 Persistence Method | 第14-15页 |
| 1.4.2 Physical Methods | 第15-16页 |
| 1.4.3 Statistical Methods | 第16-18页 |
| 1.4.4 Spatial Correlation Models | 第18页 |
| 1.4.5 Artificial Intelligence Methods | 第18-21页 |
| Artificial Neural Network(ANN) | 第19页 |
| Accuracy of ANN | 第19-20页 |
| Selection of type of ANN | 第20-21页 |
| 1.4.6 Hybrid Methods | 第21-23页 |
| How hybrid models work | 第21页 |
| Types of hybrid models | 第21-23页 |
| · Combination of physical and artificial intelligence approaches | 第21页 |
| · Combination of statistical and artificial intelligence approaches | 第21页 |
| · Combination of alternative artificial intelligence models | 第21-23页 |
| 1.5 STEPS OF MY RESEARCH: | 第23-24页 |
| 1. Literature review | 第23页 |
| 2. Data Collection | 第23页 |
| 3. Features extraction of data | 第23页 |
| 4. Machine Learning | 第23-24页 |
| CHAPTER 2 –BASIC KNOWLEDGE | 第24-33页 |
| 2.1 SUPPORT VECTOR MACHINE SVM | 第26-30页 |
| 2.1.1 Introduction | 第26-30页 |
| Graphical Explanation | 第27-28页 |
| Mathematical Explanation for SVM | 第28-30页 |
| 2.2 HILBERT –HUANG TRANSFORM CMFD ALGORITHM | 第30-33页 |
| Introduction | 第30页 |
| Empirical Mode Decomposition (EMD) | 第30页 |
| Hilbert Spectral Analysis | 第30页 |
| 2.2.1 Empirical Mode Decomposition (EMD) | 第30-31页 |
| Steps of Sifting process | 第30-31页 |
| 2.2.2 Hilbert Spectrum Analysis | 第31-33页 |
| CHAPTER 3- SVM LEARNING FOR WIND POWER FORECASTING | 第33-37页 |
| 3.1 INTRODUCTION | 第33-37页 |
| 3.1.1 Data preprocessing and feature extraction | 第33-34页 |
| 3.1.2 Data Conversion & Normalization: | 第34-35页 |
| 3.1.3 Statistical Analysis: | 第35页 |
| 3.1.4 SVM network design | 第35-37页 |
| CHAPTER 4- RESULTS AND DISCUSSION | 第37-43页 |
| 4.1 INPUTS AND OUTPUTS | 第37页 |
| 4.2 RESULTS OF DATA PREPROCESSING AND FEATURE EXTRACTION | 第37-38页 |
| 4.3 RESULTS OF HILBERT HUANG TRANSFORM | 第38-40页 |
| Discussion | 第39-40页 |
| 4.4 SUPPORT VECTOR MACHINE RESULTS | 第40-43页 |
| Discussion | 第42-43页 |
| CHAPTER 5- CONCLUSION: | 第43-44页 |
| REFERENCES | 第44-50页 |
