| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第7-11页 |
| ·风电发展概况 | 第7-11页 |
| ·风电功率预测研究的意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-16页 |
| ·风电功率预测研究方法 | 第11-14页 |
| ·风电功率预测系统 | 第14-16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-17页 |
| 第二章 基于 Chebyshev 正交基函数神经网络的短期风速预测 | 第17-26页 |
| ·Chebyshev 正交基函数神经网络 | 第17-20页 |
| ·BP 神经网络算法 | 第17-18页 |
| ·Chebyshev 正交基函数 | 第18-20页 |
| ·Chebyshev 正交基函数神经网络 | 第20页 |
| ·风速预测的 Chebyshev 神经网络建模 | 第20-25页 |
| ·数据准备 | 第20页 |
| ·风速预测的 Chebyshev 神经网络模型 | 第20-23页 |
| ·误差指标 | 第23页 |
| ·算例分析 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于非参数核密度估计和 NWP 的预测风速修正方法 | 第26-41页 |
| ·修正思路 | 第26页 |
| ·非参数核密度估计基本原理 | 第26-32页 |
| ·直方图估计法 | 第28-29页 |
| ·核密度估计法 | 第29-30页 |
| ·带宽选择 | 第30-32页 |
| ·基于非参数核密度估计的风速修正方法 | 第32-40页 |
| ·风速预测偏差的核密度估计 | 第32-33页 |
| ·核密度估计维数选择 | 第33-34页 |
| ·带宽的选择 | 第34页 |
| ·数据随机性检验与平稳化 | 第34-35页 |
| ·偏差修正分析 | 第35-39页 |
| ·算例分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于相似日的 NWP 风速订正方法 | 第41-50页 |
| ·数值天气预报（NWP）概述 | 第41-44页 |
| ·MM5 模式 | 第42页 |
| ·WRF 模式 | 第42-43页 |
| ·GRAPES 模式 | 第43-44页 |
| ·相似日方法 | 第44-49页 |
| ·相似日的选取 | 第44-45页 |
| ·利用相似日对 NWP 的订正方法 | 第45-46页 |
| ·算例分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·论文工作总结 | 第50-51页 |
| ·课题研究展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |