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风电场短期风速预测研究

摘要第1-9页
Abstract第9-10页
第1章 绪论第10-19页
   ·风电产业发展现状第10-11页
     ·世界风能产业发展现状第10-11页
     ·国内风能产业发展现状第11页
   ·本课题的提出背景及研究意义第11-14页
   ·风速预测的概念和特点第14-15页
   ·风速预测的研究概况第15-17页
   ·本论文的主要工作和章节安排第17-19页
第2章 风速及风电特性概述第19-23页
   ·风速的分布特性第19页
   ·风速的变化特性第19-20页
   ·风能及风力发电功率的计算第20-21页
   ·河西走廊风能时空特征第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第3章 风速的时间序列特性第23-42页
   ·时间序列概述第23-26页
     ·基本数学知识第23-25页
     ·时间序列预测第25-26页
   ·平稳时间序列分析方法第26-33页
     ·平稳时间序列第26-27页
     ·平稳时间序列模型第27-30页
     ·平稳时间序列模型的特性第30-32页
     ·平稳时间序列模型的建立第32-33页
   ·非平稳时间序列分析方法第33-37页
     ·非平稳时间序列第33-34页
     ·非平稳时间序列检验第34-35页
     ·常用的平稳化的方法第35页
     ·齐次非平稳序列模型第35-36页
     ·非平稳时间序列的组合模型第36-37页
   ·实例分析第37-40页
     ·河西走廊地区日平均风速时间序列的特点第37页
     ·运用时间序列分析方法预测河西走廊地区风速第37-39页
     ·预测结果分析第39-40页
   ·结论第40-42页
第4章 基于小波变换的风速时间序列分析第42-55页
   ·小波概论第42-45页
     ·小波的发展及应用第42-43页
     ·小波的定义第43-45页
   ·小波变换第45-51页
     ·小波及小波变换原理第45-49页
     ·小波重构第49-50页
     ·多尺度分析第50-51页
   ·应用Mallat算法分析非平稳时间序列第51-54页
     ·二进正交小波变换Mallat算法原理第51-52页
     ·香港地区小时平均风速时间序列的小波分解第52-53页
     ·河西走廊地区日平均风速时间序列的小波分解第53-54页
   ·结论第54-55页
第5章 基于最小二乘支持向量机的风速时间序列分析和预测第55-75页
   ·机器学习概论第55-57页
     ·机器学习第55-56页
     ·经验风险最小化原理及其局限性第56-57页
   ·统计学习理论第57-60页
     ·概论第57-58页
     ·VC维第58页
     ·推广性的界第58-59页
     ·结构风险最小化第59-60页
   ·支持向量机第60-66页
     ·支持向量机的发展及应用第60-61页
     ·支持向量机的基本原理第61-64页
     ·支持向量机的核函数第64-66页
   ·最小二乘支持向量机第66-69页
     ·支持向量机的改进第66-67页
     ·最小二乘支持向量机基本原理第67-69页
   ·基于LS-SVM的非平稳时间序列预测方法第69-72页
     ·建立训练样本集第69-70页
     ·核函数的选取及参数的确定第70-71页
     ·预测性能指标第71页
     ·非平稳时间序列预测问题第71-72页
   ·实例分析第72-74页
     ·香港地区小时平均风速的最小二乘支持向量机预测第72-73页
     ·河西走廊地区日平均风速的最小二乘支持向量机预测第73-74页
   ·结论第74-75页
第6章 基于小波分解和最小二乘支持向量机的短期风速预测第75-85页
   ·方法概述第75页
   ·基于Mallat算法的LS-SVM预测方法第75-78页
     ·方案构思第75-76页
     ·算法原理第76-78页
   ·基于小波分解和最小二乘支持向量机的短期风速预测第78-83页
     ·香港地区小时平均风速预测第78-80页
     ·河西走廊地区日平均风速预测第80-83页
   ·结论第83-85页
结论与展望第85-86页
参考文献第86-90页
致谢第90-91页
附录第91页

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