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基于VMD-SE-LSSVM和迭代误差修正的光伏发电功率预测

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第8-14页
    1.1 课题研究背景第8-9页
    1.2 课题研究意义第9-10页
    1.3 国内外研究现状第10-12页
    1.4 本论文主要研究内容第12-13页
    1.5 本章小结第13-14页
2 光伏发电原理及输出功率影响因素分析第14-21页
    2.1 光伏发电原理概述第14页
    2.2 光伏发电功率影响因素分析第14-20页
        2.2.1 太阳辐照度对发电功率的影响第15页
        2.2.2 天气类型对发电功率的影响第15-16页
        2.2.3 温度对发电功率的影响第16-17页
        2.2.4 湿度对发电功率的影响第17-19页
        2.2.5 风速对发电功率的影响第19-20页
    2.3 本章小结第20-21页
3 预测基础理论第21-39页
    3.1 支持向量机第21-27页
        3.1.1 支持向量机简介第21-22页
        3.1.2 支持向量机原理第22-24页
        3.1.3 核函数和惩罚因子第24-25页
        3.1.4 最小二乘支持向量机回归第25-27页
    3.2 变分模态分解(VMD)第27-31页
        3.2.1 VMD基本原理第27-30页
        3.2.2 VMD计算步骤第30页
        3.2.3 影响参数的确定第30-31页
    3.3 样本熵原理第31-35页
        3.3.1 熵理论第31-32页
        3.3.2 近似熵第32-34页
        3.3.3 样本熵第34-35页
    3.4 迭代误差修正第35-38页
        3.4.1 迭代误差修正理论第35-36页
        3.4.2 迭代误差修正模型第36-38页
    3.5 本章小结第38-39页
4 基于VMD-SE-LSSVM和迭代误差修正的光伏功率预测模型第39-51页
    4.1 数据的获取第39-40页
    4.2 样本熵量化天气类型第40-43页
        4.2.1 样本熵量化天气的原因第41-42页
        4.2.2 量化的具体方法第42-43页
    4.3 变分模态分解数据第43-45页
    4.4 支持向量机功率预测第45-47页
        4.4.1 支持向量机预测模型第45-46页
        4.4.2 核函数的选择第46页
        4.4.3 最优参数选择第46-47页
    4.5 误差迭代修正预测结果第47-49页
        4.5.1 误差的特点第47-48页
        4.5.2 误差样本的构造与预测第48-49页
    4.6 整体预测模型的建立第49-50页
    4.7 本章小结第50-51页
5 算例分析第51-58页
    5.1 功率预测实例第51-55页
    5.2 预测效果评价第55-57页
    5.3 本章小结第57-58页
6 总结与展望第58-60页
    6.1 总结第58页
    6.2 展望第58-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-64页
附录第64页
    在校学习期间发表的论文第64页

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