基于神经网络的风功率短期预测方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·选题背景及意义 | 第9-13页 |
| ·风能及风力发电 | 第9-11页 |
| ·风电发展现状 | 第11-12页 |
| ·风电功率预测的意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-17页 |
| ·研究现状 | 第13-15页 |
| ·国内外应用现状 | 第15-17页 |
| ·本文主要工作 | 第17-18页 |
| 第2章 小波理论及神经网络 | 第18-35页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·小波分析 | 第18-24页 |
| ·小波的发展历程及定义 | 第18-20页 |
| ·连续小波变换与离散小波变换 | 第20页 |
| ·多分辨率分析 | 第20-22页 |
| ·小波分解与重构 | 第22-23页 |
| ·几种常用小波 | 第23-24页 |
| ·神经网络简介 | 第24-34页 |
| ·神经元模型及拓扑结构 | 第24-25页 |
| ·神经网络学习算法 | 第25-26页 |
| ·神经网络特性 | 第26-27页 |
| ·BP网络 | 第27-30页 |
| ·Elman神经网络 | 第30-31页 |
| ·小波神经网络 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于小波神经网络的短期风速预测 | 第35-44页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·风速的概念及变化规律 | 第35页 |
| ·风电场风速变化特性 | 第35-36页 |
| ·数据预处理和预测效果评价标准 | 第36-37页 |
| ·风速数据预处理 | 第36-37页 |
| ·预测效果评价标准 | 第37页 |
| ·风速预测 | 第37-43页 |
| ·BP神经网络预测风速 | 第37-40页 |
| ·小波神经网络预测风速 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于小波神经网络的短期风功率预测 | 第44-51页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·风速与风功率关系 | 第44-45页 |
| ·风功率预测 | 第45-50页 |
| ·样本数据预处理 | 第45页 |
| ·预测模型的建立 | 第45-46页 |
| ·小波函数的选取 | 第46-47页 |
| ·风功率预测 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·总结 | 第51页 |
| ·展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
