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基于不确定性特征挖掘的风电系统预测与决策理论研究

摘要第11-13页
ABSTRACT第13-15页
第1章 绪论第16-32页
    1.1 课题背景与意义第16-17页
    1.2 课题研究现状回顾第17-28页
        1.2.1 风电出力特性分析研究第17-20页
        1.2.2 短期风电功率组合预测的研究第20-23页
        1.2.3 短期风电功率预测误差统计特性的研究第23-25页
        1.2.4 考虑风电功率预测误差的储能容量决策的研究第25-28页
    1.3 当前研究存在的问题第28-29页
    1.4 本文的主要工作和成果第29-32页
第2章 基于希尔伯特-黄变换和Hurst分析的风电功率多尺度行为特征分析第32-52页
    2.1 引言第32-33页
    2.2 数据预处理与分析方法第33-37页
        2.2.1 希尔伯特-黄变换与端点效应第33-34页
        2.2.2 Hurst分析第34-35页
        2.2.3 混沌特性分析第35-37页
    2.3 风电功率多尺度行为特征分析第37-49页
        2.3.1 希尔伯特-黄变换与Hurst分析第38-41页
        2.3.2 多尺度叠加与重构第41-42页
        2.3.3 多尺度混沌特性分析第42-44页
        2.3.4 结果验证与分析第44-49页
    2.4 基于多尺度行为特性的超短期风电功率组合预测第49-50页
    2.5 本章小结第50-52页
第3章 基于误差预测修正的短期风电功率组合预测第52-74页
    3.1 引言第52页
    3.2 短期风电功率多步预测第52-55页
        3.2.1 多步预测模式第52-53页
        3.2.2 短期风电功率直接多步预测第53-55页
    3.3 短期风电功率预测误差相关性分析第55-60页
        3.3.1 单步预测误差第55页
        3.3.2 多步预测误差第55-60页
    3.4 短期风电功率组合预测方法第60-65页
        3.4.1 回归学习算法第60-62页
        3.4.2 为误差预测模型选择输入变量第62-64页
        3.4.3 利用SVM/ELM构建误差预测模型第64页
        3.4.4 修正预测值第64-65页
    3.5 算例分析第65-72页
        3.5.1 验证指标第65-66页
        3.5.2 结果与分析第66-71页
        3.5.3 讨论第71-72页
    3.6 本章小结第72-74页
第4章 基于Copula函数的短期预测误差不确定性建模第74-90页
    4.1 引言第74-75页
    4.2 数据来源及处理第75-76页
    4.3 多时段预测误差统计特性分析第76-83页
        4.3.1 预测误差概率分布估计方法第76-77页
        4.3.2 各时段预测误差的概率分布第77-82页
        4.3.3 不同时段预测误差的相关性分析第82-83页
    4.4 基于Copula函数的多时段预测误差联合概率分布第83-88页
        4.4.1 Copula函数理论第83-84页
        4.4.2 多时段预测误差联合概率分布第84-88页
    4.5 本章小结第88-90页
第5章 考虑预测误差时间相关性的储能容量优化决策第90-104页
    5.1 引言第90-91页
    5.2 多场景技术第91-94页
        5.2.1 考虑预测误差时间相关性的随机场景生成第91页
        5.2.2 拉丁超立方采样和Cholesky分解第91-92页
        5.2.3 场景削减技术第92-94页
    5.3 储能功率和容量优化配置方法第94-96页
        5.3.1 配置模型第94-95页
        5.3.2 验证指标第95-96页
    5.4 算例分析第96-102页
    5.5 讨论第102页
    5.6 本章小结第102-104页
第6章 结论与展望第104-108页
参考文献第108-124页
附录A第124-126页
附录B第126-128页
致谢第128-130页
攻读博士学位期间发表的学术论文和科研奖励第130-132页
攻读博士学位期间参加的科研工作第132-133页
学位论文评阅及答辩情况表第133页

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