基于小波变换和深度信念网络的风电场短期风速预测方法
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 风电发展概况 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 本文主要内容 | 第13-15页 |
| 第2章 风电场风速特性和典型的功率预测方法 | 第15-22页 |
| 2.1 风电场风速特性 | 第15-16页 |
| 2.2 风速-功率的计算 | 第16-17页 |
| 2.3 风电场风速及功率预测方法分类 | 第17-19页 |
| 2.4 风电场风速及风电功率的典型预测模型 | 第19-21页 |
| 2.5 小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于深度信念网络的映射方法 | 第22-29页 |
| 3.1 受限玻尔兹曼机结构 | 第22-24页 |
| 3.2 受限玻尔兹曼机训练 | 第24-26页 |
| 3.3 深度信念网络的映射 | 第26-27页 |
| 3.4 小结 | 第27-29页 |
| 第4章 基于小波变换和深度信念网络的风速预测方法 | 第29-35页 |
| 4.1 小波变换算法 | 第29-30页 |
| 4.2 基于小波变换和深度信念网络的预测策略 | 第30-32页 |
| 4.3 基于小波变换和深度信念网络的预测流程 | 第32-33页 |
| 4.4 预测误差指标 | 第33-34页 |
| 4.5 小结 | 第34-35页 |
| 第5章 仿真与分析 | 第35-48页 |
| 5.1 仿真算例 | 第35-36页 |
| 5.2 仿真分析 | 第36-46页 |
| 5.2.1 风速预测结果 | 第36-38页 |
| 5.2.2 误差对比分析 | 第38-43页 |
| 5.2.3 稳定性对比分析 | 第43-45页 |
| 5.2.4 多步预测MAPE指标分析 | 第45-46页 |
| 5.3 小结 | 第46-48页 |
| 第6章 工作总结和研究展望 | 第48-50页 |
| 6.1 工作总结 | 第48页 |
| 6.2 研究展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第54页 |
