大型风电场风电功率预测的研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 理论意义和应用价值 | 第13-15页 |
| 1.2 世界风电发展状况 | 第15-20页 |
| 1.2.1 国外风电发展状况 | 第16-18页 |
| 1.2.2 国内风电发展状况 | 第18-20页 |
| 1.3 风电功率预测现状 | 第20-22页 |
| 1.3.1 国外风电预测现状 | 第20-21页 |
| 1.3.2 国内风电预测现状 | 第21-22页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第22-24页 |
| 2 风电功率预测基础 | 第24-35页 |
| 2.1 风资源特性 | 第24-26页 |
| 2.1.1 风速的模型 | 第24页 |
| 2.1.2 风速的变化 | 第24-25页 |
| 2.1.3 风向的含义 | 第25-26页 |
| 2.1.4 风速的自相关性 | 第26页 |
| 2.2 风速与功率关系 | 第26-28页 |
| 2.2.1 风能的计算 | 第26-28页 |
| 2.2.2 风力发电功率的计算 | 第28页 |
| 2.3 风电功率预测含义 | 第28-30页 |
| 2.3.1 风电功率预测的概念 | 第28-29页 |
| 2.3.2 风电功率预测的对象 | 第29页 |
| 2.3.3 风电功率预测的周期 | 第29-30页 |
| 2.4 预测的基本原理 | 第30-31页 |
| 2.4.1 定性预测技术 | 第30页 |
| 2.4.2 定量预测技术 | 第30-31页 |
| 2.5 风电功率预测的方法 | 第31-34页 |
| 2.5.1 按输入要素分类 | 第31-32页 |
| 2.5.2 按数学模型分类 | 第32-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 基于BP 神经网络的预测模型 | 第35-53页 |
| 3.1 神经网络简述 | 第35-36页 |
| 3.2 神经网络模型与结构 | 第36-38页 |
| 3.2.1 神经元模型 | 第36-37页 |
| 3.2.2 神经网络学习规则 | 第37-38页 |
| 3.3 BP 网络模型及其算法实现 | 第38-42页 |
| 3.3.1 BP 网络模型及常规算法 | 第38-41页 |
| 3.3.2 改进型BP 网络算法 | 第41-42页 |
| 3.4 基于改进的BP 神经网络预测模型的建立 | 第42-44页 |
| 3.4.1 数据预处理 | 第42-43页 |
| 3.4.2 BP 神经网络结构参数的选取 | 第43-44页 |
| 3.4.3 建立误差评价指标 | 第44页 |
| 3.5 实例分析 | 第44-52页 |
| 3.5.1 风速预测实现 | 第44-49页 |
| 3.5.2 功率预测实现 | 第49-52页 |
| 3.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 4 基于有色Petri 网络的预测模型 | 第53-62页 |
| 4.1 有色Petri 网简述 | 第53页 |
| 4.2 有色Petri 网(CPN)网络结构 | 第53-54页 |
| 4.3 CPN 算法实现 | 第54-57页 |
| 4.4 CPN 网络的改进 | 第57页 |
| 4.5 基于CPN 预测模型的建立 | 第57-58页 |
| 4.6 实例分析 | 第58-61页 |
| 4.6.1 基于改进的CPN 风电功率预测模型 | 第58-60页 |
| 4.6.2 与BP 预测模型对比分析 | 第60-61页 |
| 4.7 本章小结 | 第61-62页 |
| 5 基于多影响因子的预测模型 | 第62-71页 |
| 5.1 影响因子关系分析 | 第62-66页 |
| 5.1.1 输出功率与风向的关系分析 | 第62-63页 |
| 5.1.2 输出功率与空气密度的关系分析 | 第63-64页 |
| 5.1.3 输出功率与地表粗糙度的关系分析 | 第64页 |
| 5.1.4 风电场空气密度与温度、气压关系分析 | 第64-65页 |
| 5.1.5 风电场空气密度与湿度关系分析 | 第65-66页 |
| 5.2 多影响因子的预测模型的建立 | 第66-69页 |
| 5.2.1 方案构思 | 第66-67页 |
| 5.2.2 数据预处理 | 第67-68页 |
| 5.2.3 建立误差评价指标 | 第68-69页 |
| 5.3 实例分析 | 第69-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 6 结论与展望 | 第71-74页 |
| 6.1 结论 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第78页 |
