| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 课题的研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 课题的研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 异常数据的识别 | 第15-19页 |
| 2.1 高频分量对预测的影响 | 第15页 |
| 2.2 低频分量的提取方法 | 第15-17页 |
| 2.2.1 灰色缓冲算子作用原理 | 第15-16页 |
| 2.2.2 卡尔曼滤波原理 | 第16-17页 |
| 2.3 本章小结 | 第17-19页 |
| 第3章 风电功率超短期预测的信息决策 | 第19-25页 |
| 3.1 基于灰色关联度的波动特性分析 | 第19-20页 |
| 3.2 基于t-location-scale分布的波动特性分析 | 第20-21页 |
| 3.3 基于t-location-scale分布的风速-功率关联关系量化分析算例仿真 | 第21-24页 |
| 3.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第4章 不计及风速信息的传统风电功率超短期预测 | 第25-34页 |
| 4.1 基于卡尔曼滤波和支持向量机的风电功率超短期预测 | 第25-27页 |
| 4.2 基于灰色缓冲算子-卡尔曼滤波双修正的风电功率超短期预测 | 第27-32页 |
| 4.2.1 功率波动情况剧烈风电场算例仿真 | 第28-31页 |
| 4.2.2 平稳及含少量高频分量风电场算例仿真 | 第31-32页 |
| 4.3 本章小结 | 第32-34页 |
| 第5章 计及风速信息的大规模风电场风电功率超短期预测 | 第34-47页 |
| 5.1 基于概率分布量化指标和灰色关联决策的预测模型 | 第34-41页 |
| 5.1.1 基于历史风速和数值天气预报的单台机组风速预测 | 第36-37页 |
| 5.1.2 风电场内各机组风速的空间平均风速 | 第37页 |
| 5.1.3 算例仿真 | 第37-41页 |
| 5.2 基于分形伸缩因子变换的空间升尺度预测模型 | 第41-46页 |
| 5.2.1 基于灰色关联度的机组间时空关联关系分析 | 第41-42页 |
| 5.2.2 基于单台机组风速灰色关联度序列的算例仿真 | 第42-46页 |
| 5.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 结论 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
