风电场短期风速预测若干问题研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-30页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1 世界风电发展现状 | 第12-13页 |
| 1.1.2 我国风电发展现状 | 第13-14页 |
| 1.1.3 风电场风电预测研究的意义 | 第14-15页 |
| 1.2 风电场风速及功率预测技术分类 | 第15-17页 |
| 1.2.1 按预测时间尺度分类 | 第16页 |
| 1.2.2 按输入数据类型分类 | 第16-17页 |
| 1.3 基于统计方法的国内外研究现状 | 第17-28页 |
| 1.3.1 时间序列模型 | 第17-19页 |
| 1.3.2 机器学习模型 | 第19-22页 |
| 1.3.3 组合(混合)预测模型 | 第22-28页 |
| 1.4 论文主要工作及章节安排 | 第28-30页 |
| 1.4.1 论文主要研究内容及创新点 | 第28-29页 |
| 1.4.2 论文章节安排 | 第29-30页 |
| 第二章 基于单一模型的风电场风速预测研究 | 第30-56页 |
| 2.1 引言 | 第30-31页 |
| 2.2 单一预测模型 | 第31-45页 |
| 2.2.1 时间序列模型 | 第31-37页 |
| 2.2.2 神经网络模型 | 第37-40页 |
| 2.2.3 支持向量机模型 | 第40-45页 |
| 2.3 多步预测机制 | 第45-47页 |
| 2.3.1 迭代预测 | 第45-46页 |
| 2.3.2 直接预测 | 第46-47页 |
| 2.4 实例研究 | 第47-54页 |
| 2.4.1 风速数据 | 第47-49页 |
| 2.4.2 单一模型预测性能分析 | 第49-52页 |
| 2.4.3 多步预测机制预测性能分析 | 第52-54页 |
| 2.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第三章 基于加权组合的风电场短期风速预测 | 第56-70页 |
| 3.1 引言 | 第56-57页 |
| 3.2 集成学习 | 第57-62页 |
| 3.2.1 基学习器的选取 | 第58-60页 |
| 3.2.2 组合机制 | 第60-62页 |
| 3.3 基于集成学习的加权组合预测方法 | 第62-65页 |
| 3.4 算例分析 | 第65-69页 |
| 3.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第四章 基于分解组合的风电场短期风速预测 | 第70-84页 |
| 4.1 引言 | 第70-71页 |
| 4.2 经验模态分解算法 | 第71-73页 |
| 4.3 基于EMD的分解组合预测模型 | 第73-74页 |
| 4.4 算例分析 | 第74-82页 |
| 4.4.1 风速EMD分解 | 第75-76页 |
| 4.4.2 特征构建 | 第76-78页 |
| 4.4.3 特征选择 | 第78-80页 |
| 4.4.4 预测结果及比较分析 | 第80-82页 |
| 4.5 本章小结 | 第82-84页 |
| 第五章 风电场短期风速区间预测研究 | 第84-100页 |
| 5.1 引言 | 第84-85页 |
| 5.2 直接区间预测的问题描述 | 第85-89页 |
| 5.2.1 直接区间预测 | 第85-87页 |
| 5.2.2 预测区间评估指标 | 第87-88页 |
| 5.2.3 问题描述 | 第88-89页 |
| 5.3 多目标优化框架下基于RBF的直接区间预测 | 第89-92页 |
| 5.3.1 RBF神经网络 | 第89-90页 |
| 5.3.2 权值预训练 | 第90-91页 |
| 5.3.3 基于NSGA-Ⅱ算法进一步调整权值 | 第91-92页 |
| 5.4 算例分析 | 第92-99页 |
| 5.5 本章小结 | 第99-100页 |
| 第六章 风电场短期风速概率预测研究 | 第100-118页 |
| 6.1 引言 | 第100-101页 |
| 6.2 高斯过程回归模型 | 第101-108页 |
| 6.2.1 协方差函数 | 第103-106页 |
| 6.2.2 模型选择 | 第106-107页 |
| 6.2.3 自动关联确定 | 第107页 |
| 6.2.4 决策理论 | 第107-108页 |
| 6.3 基于高斯过程回归的风速概率预测 | 第108-110页 |
| 6.4 算例分析 | 第110-115页 |
| 6.5 本章小结 | 第115-118页 |
| 第七章 总结与展望 | 第118-120页 |
| 7.1 总结 | 第118-119页 |
| 7.2 展望 | 第119-120页 |
| 参考文献 | 第120-134页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第134-136页 |
| 致谢 | 第136页 |
