风速预测的研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-27页 |
| ·选题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·风电发展现状 | 第11-15页 |
| ·国外风电发展现状 | 第11-13页 |
| ·国内风电发展现状 | 第13-15页 |
| ·风速及风功率预测研究现状 | 第15-25页 |
| ·风速及风功率预测的分类 | 第15-16页 |
| ·风速及风电功率预测方法 | 第16-18页 |
| ·国内外风速及风功率预测系统 | 第18-25页 |
| ·本文主要工作及研究内容 | 第25-27页 |
| 第2章 风速特性概述 | 第27-42页 |
| ·风的形成 | 第27页 |
| ·风速特性 | 第27-34页 |
| ·风速的分布特性 | 第27-28页 |
| ·风速的变化特性 | 第28-30页 |
| ·风速的规律性 | 第30-34页 |
| ·风电场风速与风功率的关系 | 第34-35页 |
| ·风速预测的基本模型 | 第35-41页 |
| ·时间序列法 | 第35-36页 |
| ·支持向量机 | 第36-38页 |
| ·人工神经网络法 | 第38-40页 |
| ·卡尔曼滤波法 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 风电场风速与气象因子的相关性分析 | 第42-52页 |
| ·风速与主要气象因子的日变化关系 | 第42-48页 |
| ·风速与春季主要气象因子的日变化分析 | 第42-44页 |
| ·风速与夏季主要气象因子的日变化分析 | 第44-45页 |
| ·风速与秋季主要气象因子的日变化分析 | 第45-46页 |
| ·风速与冬季主要气象因子的日变化分析 | 第46-48页 |
| ·风电场风速与主要气象因子的相关性分析 | 第48-50页 |
| ·相关性分析的概念及其指标 | 第48-49页 |
| ·风速与主要气象因子的相关性分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第4章 考虑气象因子的风电场风速预测 | 第52-65页 |
| ·模式识别技术 | 第52-56页 |
| ·模式矢量构造 | 第53-54页 |
| ·矢量归一化 | 第54-55页 |
| ·模式矢量识别 | 第55-56页 |
| ·RBF神经网络模型 | 第56-58页 |
| ·RBF神经网络基本原理 | 第56-57页 |
| ·RBF神经网络构造 | 第57-58页 |
| ·考虑气象因子的风电场风速预测模型 | 第58-60页 |
| ·基于周期性的RBF神经网络模型 | 第58-59页 |
| ·基于连续性的RBF神经网络模型 | 第59-60页 |
| ·考虑气象因子的风电场风速短期预测模型的实现 | 第60页 |
| ·算例分析 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 结论与展望 | 第65-67页 |
| ·结论 | 第65页 |
| ·主要创新点 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
