| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 风电出力波动特性分析研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 风电出力相关性分析研究现状 | 第15页 |
| 1.2.3 希尔伯特-黄变换应用研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第16-19页 |
| 第二章 集群风电场出力的波动性分析 | 第19-45页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 风电出力波动性和研究样本 | 第19-23页 |
| 2.2.1 风电出力波动产生机理 | 第19-20页 |
| 2.2.2 风电出力波动性统计指标 | 第20-21页 |
| 2.2.3 风电出力波动性研究样本 | 第21-23页 |
| 2.3 集群风电场出力波动的时空特性研究 | 第23-34页 |
| 2.3.1 集群风电场出力波动的时间特性分析 | 第23-28页 |
| 2.3.2 集群风电场出力波动的空间特性分析 | 第28-31页 |
| 2.3.3 集群风电出力波动概率分布特性 | 第31-34页 |
| 2.4 集群风电场出力波动性指标建模 | 第34-43页 |
| 2.4.1 基本原理和数学模型 | 第35-38页 |
| 2.4.2 指标参数估算建模 | 第38-40页 |
| 2.4.3 风电场集群指标建模与算例分析 | 第40-43页 |
| 2.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第三章 集群风电场出力的相关性分析 | 第45-55页 |
| 3.1 引言 | 第45-46页 |
| 3.2 相关性分析理论 | 第46-48页 |
| 3.2.1 互相关性和自相关性理论 | 第46-47页 |
| 3.2.2 相关性的物理涵义 | 第47-48页 |
| 3.2.3 相关性研究分析方法 | 第48页 |
| 3.3 基于同一时间不同空间的相关性分析 | 第48-51页 |
| 3.3.1 集群风电场间出力互相关性计算分析 | 第48-51页 |
| 3.3.2 集群风电场间出力自相关性计算分析 | 第51页 |
| 3.4 基于不同时间同一空间的相关性分析 | 第51-53页 |
| 3.4.1 不同时间下同一风电场的时移相关性分析 | 第51-52页 |
| 3.4.2 不同时间下风电场间相关系数概率分布特性 | 第52-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第四章 集群风电场出力经验模态分析 | 第55-84页 |
| 4.1 引言 | 第55-56页 |
| 4.2 希尔伯特-黄变换基本理论 | 第56-59页 |
| 4.2.1 EMD基本原理和IMF概念 | 第56页 |
| 4.2.2 筛过程(SP) | 第56-58页 |
| 4.2.3 希尔伯特-黄变换(HHT) | 第58-59页 |
| 4.3 集群风电场出力经验模态分析 | 第59-73页 |
| 4.3.1 单个风电场出力经验模态分析 | 第59-67页 |
| 4.3.2 集群风电场出力经验模态分析 | 第67-73页 |
| 4.4 基于EMD-ELMAN的风电功率短时预测研究 | 第73-83页 |
| 4.4.1 Elman神经网络基本原理 | 第73-77页 |
| 4.4.2 经验模式分解与Elman神经网络组合短时预测 | 第77-79页 |
| 4.4.3 算例分析 | 第79-83页 |
| 4.5 本章小结 | 第83-84页 |
| 第五章 总结与展望 | 第84-86页 |
| 5.1 论文总结 | 第84-85页 |
| 5.2 工作展望 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 附录 | 第91-98页 |
| 附录A——验模态分析程序 | 第91-93页 |
| 附录B——预测模型程序 | 第93-98页 |
| 作者简介 | 第98页 |
