基于时间序列和神经网的风电场短期风速与功率预测研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题提出的背景及研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·国外研究状况 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·预测方法 | 第11-13页 |
| ·本论文的主要工作 | 第13-14页 |
| 第二章 风与风能简介 | 第14-20页 |
| ·风与风能的形成 | 第14页 |
| ·风的基本特征 | 第14-16页 |
| ·风速与风向 | 第14-15页 |
| ·风速的分布特性 | 第15页 |
| ·风级 | 第15-16页 |
| ·风能的基本特征 | 第16-20页 |
| ·风能密度 | 第16-17页 |
| ·风能和风力发电功率的计算 | 第17-19页 |
| ·我国风能资源分布 | 第19-20页 |
| 第三章 随机时间序列法建模 | 第20-35页 |
| ·随机时间序列概述 | 第20-21页 |
| ·平稳时间序列模型的建立 | 第21-28页 |
| ·平稳时间序列的定义及性质 | 第21-22页 |
| ·平稳随机时间序列的基本模型 | 第22-24页 |
| ·平稳时间序列的相关分析及零均值处理 | 第24-26页 |
| ·平稳时间序列的模型识别 | 第26-27页 |
| ·参数的估计和模型的检验 | 第27-28页 |
| ·新疆风速数据分析 | 第28-33页 |
| ·直观分析和相关分析 | 第28-29页 |
| ·平稳化处理和模型识别 | 第29-31页 |
| ·模型参数的估计 | 第31页 |
| ·模型检验 | 第31-33页 |
| ·程序流程图 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于BP 网络的风电场短期风速预测研究 | 第35-48页 |
| ·神经网络简介 | 第35-38页 |
| ·人工神经元模型 | 第35-37页 |
| ·人工神经网络模型 | 第37-38页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第38页 |
| ·BP 网络简介 | 第38-42页 |
| ·BP 算法 | 第39-40页 |
| ·BP 算法的改进 | 第40-41页 |
| ·BP 网络优点与问题 | 第41-42页 |
| ·新疆风速数据分析 | 第42-48页 |
| ·网络结构设计 | 第42-43页 |
| ·输入变量的选择与数据处理 | 第43-44页 |
| ·预测分析 | 第44-46页 |
| ·神经网络的总体流程图 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第五章 风电场发电功率预测研究 | 第48-54页 |
| ·风力发电功率的计算 | 第48页 |
| ·时间序列法建立模型 | 第48-50页 |
| ·BP 网络法预测风力发电功率 | 第50-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第六章 结论与展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 硕士阶段公开发表的论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
