基于历史气象数据的风电场风速和风功率预测研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 风力发电发展现状 | 第12页 |
| 1.2.2 风速及风功率预测的研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及章节安排 | 第16-19页 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 风速数据预处理 | 第19-24页 |
| 2.1 风速特性分析 | 第19-20页 |
| 2.1.1 风速分布特性 | 第19页 |
| 2.1.2 历史气象数据的选择与分析 | 第19-20页 |
| 2.1.3 历史气象数据相关性分析 | 第20页 |
| 2.2 数据预处理 | 第20-21页 |
| 2.3 风速属性加权处理 | 第21-22页 |
| 2.3.1 风速数据归一化处理 | 第21页 |
| 2.3.2 风速属性加权 | 第21-22页 |
| 2.4 预测结果处理及评价指标 | 第22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 基于历史气象数据的风速短期预测模型 | 第24-34页 |
| 3.1 概述 | 第24页 |
| 3.2 属性选择技术 | 第24页 |
| 3.3 优化ELM网络模型 | 第24-28页 |
| 3.3.1 ELM网络模型 | 第25-26页 |
| 3.3.2 RELM网络模型 | 第26-27页 |
| 3.3.3 WRELM网络模型 | 第27-28页 |
| 3.4 算例分析 | 第28-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于历史数据的风速短期分解预测模型 | 第34-51页 |
| 4.1 概述 | 第34页 |
| 4.2 风速数据分解处理 | 第34-37页 |
| 4.2.1 EMD分解 | 第34-35页 |
| 4.2.2 VMD分解 | 第35-37页 |
| 4.3 相关性分析 | 第37-39页 |
| 4.3.1 自相关性分析 | 第38页 |
| 4.3.2 偏自相关性分析 | 第38-39页 |
| 4.4 算例分析 | 第39-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于历史气象数据的风功率短期预测模型 | 第51-60页 |
| 5.1 概述 | 第51页 |
| 5.2 风功率属性相关性分析 | 第51-53页 |
| 5.2.1 风电机组风速-功率曲线 | 第51页 |
| 5.2.2 互信息相关性分析 | 第51-53页 |
| 5.3 风功率预测模型 | 第53-56页 |
| 5.3.1 持续法预测模型 | 第53页 |
| 5.3.2 时间序列法预测模型 | 第53-54页 |
| 5.3.3 BP神经网络预测模型 | 第54-55页 |
| 5.3.4 优化ELM预测模型 | 第55-56页 |
| 5.4 算例分析 | 第56-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 附录 | 第67-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
