| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-12页 |
| 第二章 低碳能源概述 | 第12-18页 |
| ·低碳发电 | 第12-14页 |
| ·核电 | 第12-13页 |
| ·水力发电 | 第13页 |
| ·风能发电 | 第13页 |
| ·其它低碳能源 | 第13-14页 |
| ·中国的可再生能源发电：可缓解CO_2排放的有效武器 | 第14-18页 |
| ·中国的可再生能源 | 第14-15页 |
| ·中国对低碳发展的政策支持 | 第15-16页 |
| ·中国风能：繁荣的可再生能源产业 | 第16-18页 |
| 第三章 Weather Research and Forecasting Model(WRF模式)预报风速 | 第18-31页 |
| ·WRF模式简介 | 第18页 |
| ·预测方法及效果 | 第18-21页 |
| ·实验方案一 | 第19-20页 |
| ·实验方案二 | 第20-21页 |
| ·实验方案三 | 第21页 |
| ·风电场风速模拟及优化 | 第21-30页 |
| ·数据的采样与收集 | 第21-22页 |
| ·预测误差 | 第22-23页 |
| ·预测效果 | 第23-26页 |
| ·优化技术的应用及效果 | 第26-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 风速数据序列分解 | 第31-35页 |
| ·积分过滤 | 第31-33页 |
| ·物理空间的盒式过滤器 | 第31-32页 |
| ·对WRF模式模拟序列进行过滤 | 第32-33页 |
| ·分解过滤后风速序列 | 第33-35页 |
| 第五章 风速序列的可预测性 | 第35-40页 |
| ·最大李雅普诺夫(Lyapunov)指数 | 第35-37页 |
| ·用人工神经网络验证可预测性 | 第37-40页 |
| 第六章 关联规则优化 | 第40-45页 |
| ·分类 | 第40页 |
| ·关联规则挖掘 | 第40-42页 |
| ·风速序列优化 | 第42-45页 |
| 第七章 订正方法普适性研究 | 第45-47页 |
| 第八章 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 在学期间的研究成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |