| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9-11页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·课题研究意义 | 第10-11页 |
| ·风电功率预测技术 | 第11-13页 |
| ·风电功率预测方法 | 第11-12页 |
| ·风电功率预测研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-15页 |
| 第2章 区域风电功率特性及影响因素分析 | 第15-21页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·风电场风速特性及风电原理分析 | 第15-16页 |
| ·风电场风速特性 | 第15-16页 |
| ·风电原理 | 第16页 |
| ·区域风电功率特性分析 | 第16-18页 |
| ·区域风电功率影响因素分析 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基本理论 | 第21-35页 |
| ·灰色关联理论 | 第21-25页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·灰色关联理论 | 第21-22页 |
| ·灰色关联度计算步骤 | 第22-24页 |
| ·灰色关联分析的应用研究 | 第24-25页 |
| ·最小二乘支持向量机原理 | 第25-30页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·支持向量机的数学原理 | 第25-26页 |
| ·最小二乘支持向量机的数学原理 | 第26-28页 |
| ·支持向量机的应用 | 第28-30页 |
| ·蚁群算法 | 第30-34页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第30-31页 |
| ·蚁群算法的研究现状及应用 | 第31-33页 |
| ·基于蚁群算法的最小二乘支持向量机预测模型的参数选择 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 区域风电功率预测方法与实例分析 | 第35-44页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·数据来源 | 第35页 |
| ·预测方法及步骤 | 第35-38页 |
| ·数据处理 | 第35-36页 |
| ·输入变量的选择 | 第36页 |
| ·精简样本 | 第36-37页 |
| ·建立预测模型 | 第37-38页 |
| ·仿真结果及分析 | 第38-43页 |
| ·本文方法预测结果 | 第38-39页 |
| ·各种预测方法性能分析与比较 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 结论 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 详细摘要 | 第52-61页 |