基于信息熵理论的光伏出力预测方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国内外光伏发展情况 | 第12-14页 |
| 1.2.2 预光伏出力预测方法 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第16-18页 |
| 第二章 光伏输出功率的影响要素分析 | 第18-24页 |
| 2.1 天气因素与光伏输出的相关性分析 | 第18-22页 |
| 2.1.1 光照强度对光伏出力的影响 | 第19-20页 |
| 2.1.2 温度对光伏出力的影响 | 第20-21页 |
| 2.1.3 风速对光伏出力的影响 | 第21-22页 |
| 2.2 基于天气影响要素的模糊聚类分析 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 光伏出力预测的基本模型理论 | 第24-38页 |
| 3.1 时间序列模型 | 第24-28页 |
| 3.2 灰色模型 | 第28-30页 |
| 3.3 BP神经网络及优化 | 第30-36页 |
| 3.3.1 纵横交叉算法 | 第32-36页 |
| 3.4 基于信息熵理论的组合预测模型 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 光伏数据处理技术 | 第38-45页 |
| 4.1 变分模态分解 | 第38-40页 |
| 4.2 模糊信息粒化 | 第40-41页 |
| 4.3 光伏信号平稳化处理 | 第41-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于信息熵理论的光伏出力预测 | 第45-57页 |
| 5.1 组合预测模型的预测流程 | 第45-46页 |
| 5.2 实例仿真 | 第46-55页 |
| 5.2.1 相似日聚类 | 第46-48页 |
| 5.2.2 三种单一模型预测 | 第48-52页 |
| 5.2.3 组合模型预测 | 第52-54页 |
| 5.2.4 预测结果对比及分析 | 第54-55页 |
| 5.3 本章小结 | 第55-57页 |
| 结论与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 读研期间发表的论文 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
