| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第12-15页 |
| ·风力发电发展状况 | 第12-14页 |
| ·课题研究的目的与意义 | 第14-15页 |
| ·课题的研究现状 | 第15-18页 |
| ·国外风电功率预测技术的发展概况 | 第15-17页 |
| ·国内风电功率预测技术的发展概况 | 第17-18页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第18-21页 |
| 第2章 基于自适应神经模糊推理系统的风功率缺失数据补齐 | 第21-33页 |
| ·基本补齐方法介绍 | 第21-25页 |
| ·相邻风机法 | 第22-23页 |
| ·持续法 | 第23-24页 |
| ·平均插值法 | 第24页 |
| ·标准功率曲线对应法 | 第24-25页 |
| ·自适应神经模糊推理系统（ANFIS）模型结构 | 第25-26页 |
| ·数据补齐方法评价指标 | 第26-27页 |
| ·数据补齐方法实现及补齐结果分析 | 第27-32页 |
| ·单机数据缺失补齐结果 | 第28-30页 |
| ·多机数据缺失时单机补齐结果 | 第30-31页 |
| ·多机数据缺失时整场补齐结果 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 小波实时分解模式的风功率协同预测研究 | 第33-41页 |
| ·基于小波实时分解模式的风电功率多步预测模型 | 第33-36页 |
| ·小波变换理论 | 第33-34页 |
| ·多步预测模式介绍 | 第34页 |
| ·小波实时分解预测模型 | 第34-36页 |
| ·预测评价指标 | 第36-37页 |
| ·全天预测结果均方根误差 | 第36页 |
| ·日平均预测计划曲线准确率 | 第36页 |
| ·日平均预测计划曲线合格率 | 第36-37页 |
| ·算例分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 超短期风电功率预测误差分析 | 第41-54页 |
| ·预测误差的认识及误差产生的原因 | 第41-42页 |
| ·预测误差概率分布介绍 | 第42-47页 |
| ·正态分布 | 第43-44页 |
| ·带移位因子与伸缩系数的 t 分布 | 第44页 |
| ·非参数估计方法 | 第44-47页 |
| ·预测误差的应用 | 第47-48页 |
| ·算例分析 | 第48-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 风电场大规模数据管理系统设计与开发 | 第54-62页 |
| ·系统相关内容介绍 | 第54-55页 |
| ·数据库管理要求 | 第54-55页 |
| ·系统平台分析 | 第55页 |
| ·系统设计 | 第55-58页 |
| ·系统物理架构 | 第55-56页 |
| ·系统功能设计 | 第56-58页 |
| ·系统演示与应用 | 第58-61页 |
| ·数据采集 | 第58页 |
| ·单机数据管理 | 第58-59页 |
| ·整场数据管理 | 第59页 |
| ·风电场内部管理 | 第59-60页 |
| ·风电场群管理 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读学位期间取得的成果及发表论文状况 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |