基于时空数据挖掘的短期风电功率预测技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 现有研究的不足 | 第13页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第13-15页 |
| 2 风电功率时空特性分析 | 第15-28页 |
| 2.1 风电功率的预测误差 | 第15-17页 |
| 2.2 风电出力时间特性分析 | 第17-22页 |
| 2.3 风电出力空间特性分析 | 第22-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 风电功率的数据修正方法 | 第28-42页 |
| 3.1 原始数值天气预报数据的预处理 | 第28-31页 |
| 3.2 限风数据的识别 | 第31-35页 |
| 3.3 预测误差的在线修正 | 第35-38页 |
| 3.4 算例分析 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 4 基于天气类型挖掘的风电功率预测 | 第42-55页 |
| 4.1 天气类型动态划分方法 | 第42-45页 |
| 4.2 天气类型静态划分方法 | 第45-47页 |
| 4.3 风电功率的分型预测 | 第47-49页 |
| 4.4 算例分析 | 第49-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 5 基于空间资源数据挖掘的风电功率预测 | 第55-72页 |
| 5.1 累加法和统计升尺度法 | 第55-57页 |
| 5.2 空间资源匹配预测方法 | 第57-61页 |
| 5.3 匹配预测方法的改进和参数优化 | 第61-66页 |
| 5.4 算例分析 | 第66-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-72页 |
| 6 结论 | 第72-74页 |
| 6.1 全文总结 | 第72-73页 |
| 6.2 工作展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表论文 | 第81-82页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加科研情况 | 第82页 |
