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 |