| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| ·课题研究背景 | 第9-10页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·风电场输出功率预测的分类 | 第11-16页 |
| ·风电场短期预测研究现状 | 第16-20页 |
| ·国外研究现状 | 第16-18页 |
| ·国内研究现状 | 第18-20页 |
| ·本论文主要工作 | 第20-21页 |
| 第二章 时间序列法在功率预测中的研究 | 第21-31页 |
| ·时间序列预测模型概述 | 第21-22页 |
| ·时间序列预测模型的建立 | 第22-26页 |
| ·时间序列预测模型的识别 | 第23-25页 |
| ·时间序列预测模型的参数估计 | 第25-26页 |
| ·时间序列法在实际风场中的应用 | 第26-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 BP 神经网络法在功率预测中的研究 | 第31-42页 |
| ·人工神经网络简介及 BP 神经网络原理分析 | 第31-35页 |
| ·人工神经网络简介 | 第31-32页 |
| ·BP 神经网络原理分析 | 第32-35页 |
| ·BP 神经网络预测模型的建立 | 第35-39页 |
| ·输入变量的选择与数据预处理 | 第35-38页 |
| ·BP 神经网络结构设计 | 第38页 |
| ·BP 神经网络训练 | 第38-39页 |
| ·BP 神经网络法在实际风场中的应用 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于最大信息熵原理的综合模型研究 | 第42-49页 |
| ·综合预测模型 | 第42页 |
| ·基于最大信息熵原理的综合模型的建立 | 第42-46页 |
| ·最大信息熵原理 | 第43-44页 |
| ·综合模型基本思想 | 第44-45页 |
| ·求解步骤 | 第45-46页 |
| ·最大信息熵原理在实际风场中的应用及三种方法的比较 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 在学研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |