| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题背景及研究的背景 | 第10-11页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·准确预测风电功率预测的目的及意义 | 第11页 |
| ·在风电功率预测中使用模式识别方法的目的及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国内外已开发使用的风电功率预测系统 | 第12-13页 |
| ·国内外风电功率预测理论算法 | 第13-14页 |
| ·风电功率预测的分类 | 第14-15页 |
| ·按预测时间分类 | 第14-15页 |
| ·按预测物理量分类 | 第15页 |
| ·按预测数据输入类型分类 | 第15页 |
| ·按预测对象范围分类 | 第15页 |
| ·课题的主要工作 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 风速及风电功率预测特性 | 第17-22页 |
| ·摘要 | 第17页 |
| ·风速及风电功率预测的基本过程 | 第17-19页 |
| ·数据的收集和整理 | 第17页 |
| ·数据预处理 | 第17-18页 |
| ·建立风速预测模型进行预测工作 | 第18页 |
| ·误差分析 | 第18-19页 |
| ·风速及风电特性 | 第19-21页 |
| ·风速的定义及特性 | 第19-20页 |
| ·风速的周期变化 | 第20页 |
| ·风电场风速预测与功率的预测 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 Mycielski 算法的基本原理及实现过程 | 第22-30页 |
| ·摘要 | 第22页 |
| ·模式识别 | 第22-23页 |
| ·模式识别定义 | 第22页 |
| ·模式识别与模式匹配 | 第22-23页 |
| ·串匹配的基本概念 | 第23页 |
| ·文中将要出现的名词的定义 | 第23页 |
| ·Mycielski 算法 | 第23-26页 |
| ·算法详述 | 第24页 |
| ·改进算法 | 第24-26页 |
| ·算法的实现 | 第26-29页 |
| ·串匹配算法的实现 | 第26-27页 |
| ·KMP 匹配算法 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于Mycielski 算法的风速预测 | 第30-45页 |
| ·摘要 | 第30页 |
| ·基于Mycielski 算法的风速预测模型的建立 | 第30-34页 |
| ·风速区间离散化 | 第31-33页 |
| ·对实测风速进行模式标识 | 第33页 |
| ·对模式风速使用Mycielski 算法进行预测 | 第33-34页 |
| ·Mycielski 算法超短期两小时风速预测分析 | 第34-38页 |
| ·风速数据分析 | 第34-35页 |
| ·基于Mycielski 算法的超短期2 小时风速预测 | 第35-36页 |
| ·预测结果分布分析 | 第36-37页 |
| ·预测结果误差分析 | 第37-38页 |
| ·Mycielski 算法短期6 小时风速预测 | 第38-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第5章 基于风速预测的风电场功率预测 | 第45-53页 |
| ·摘要 | 第45页 |
| ·风电场计算风功率的相关参数 | 第45-46页 |
| ·风能密度 | 第45-46页 |
| ·风况曲线 | 第46页 |
| ·湍流强度 | 第46页 |
| ·风电机组输出功率特性 | 第46-48页 |
| ·尾流效应 | 第48-50页 |
| ·Jensen 模型 | 第48-49页 |
| ·Lissaman 模型 | 第49-50页 |
| ·风电场等效模型 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 结论与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 详细摘要 | 第60-71页 |
