| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·风电产业国内外发展现状 | 第10-12页 |
| ·风电场有功功率控制国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·功率预测国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文所做工作及章节安排 | 第14-17页 |
| ·本文主要研究工作 | 第15页 |
| ·本文章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 风电场有功功率控制系统及超短期功率预测 | 第17-27页 |
| ·风电并网对电网的影响 | 第17-19页 |
| ·风电场有功功率控制原理 | 第19-23页 |
| ·风电并网标准限制 | 第20页 |
| ·风电机组功率预测 | 第20-21页 |
| ·有功功率分配 | 第21-23页 |
| ·风电机组超短期功率预测 | 第23-26页 |
| ·风电机组超短期预测方法研究 | 第24-25页 |
| ·统计学功率预测方法 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于时间序列法的超短期功率预测 | 第27-42页 |
| ·时间序列 | 第27-30页 |
| ·时间序列概述 | 第27页 |
| ·平稳时间序列及其性质 | 第27-28页 |
| ·非平稳时间序列的平稳化 | 第28页 |
| ·时间序列分析概述 | 第28-30页 |
| ·ARMA模型 | 第30页 |
| ·变时间尺度ARMA功率预测模型的建立 | 第30-35页 |
| ·实例分析 | 第35-40页 |
| ·小结 | 第40-42页 |
| 第四章 基于小波变换和时间序列法的超短期功率预测 | 第42-52页 |
| ·小波分析原理 | 第42-45页 |
| ·连续小波变换 | 第42-43页 |
| ·多分辨率分析 | 第43-44页 |
| ·信号的分解与重构 | 第44-45页 |
| ·基于小波变换的ARMA预测模型 | 第45-46页 |
| ·实例分析 | 第46-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于小波降噪和弱化缓冲算子的时间序列预测方法 | 第52-77页 |
| ·小波降噪理论 | 第52-53页 |
| ·弱化缓冲算子 | 第53-54页 |
| ·基于小波降噪和弱化缓冲算子的ARMA预测模型 | 第54-60页 |
| ·建模假设 | 第54页 |
| ·建模步骤 | 第54-60页 |
| ·小波降噪 | 第55-59页 |
| ·弱化缓冲算子处理 | 第59-60页 |
| ·ARMA功率预测模型建模 | 第60页 |
| ·实例分析 | 第60-75页 |
| ·超短期预测仿真 | 第60-74页 |
| ·小波降噪处理仿真 | 第60-64页 |
| ·弱化缓冲算子作用仿真 | 第64-68页 |
| ·基于小波降噪和弱化缓冲算子的ARMA预测仿真 | 第68-72页 |
| ·仿真结果统计与分析 | 第72-74页 |
| ·风电场功率控制仿真 | 第74-75页 |
| ·小结 | 第75-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 个人简历及攻读硕士期间的主要研究成果 | 第83页 |