| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究进展及存在问题 | 第14-16页 |
| 1.2.1 风电功率爬坡事件发生特性研究进展 | 第14-15页 |
| 1.2.2 风电功率爬坡事件预测研究进展 | 第15页 |
| 1.2.3 主要存在问题 | 第15-16页 |
| 1.3 论文的主要研究内容及结构 | 第16-18页 |
| 1.3.1 论文的主要研究内容 | 第16页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第16-18页 |
| 第2章 风速周期特性 | 第18-31页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 小波分析法 | 第18-20页 |
| 2.2.1 小波分析法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 Morlet小波分析法 | 第19-20页 |
| 2.3 基于MORLET小波变换的风速时间—周期平面模型 | 第20-25页 |
| 2.3.1 基于Morlet小波变换的风速时间—周期平面模型 | 第20-21页 |
| 2.3.2 算例分析 | 第21-25页 |
| 2.4 风速周期强度评价指标 | 第25-29页 |
| 2.4.1 风速周期强度评价指标 | 第25-27页 |
| 2.4.2 算例分析 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 风电功率爬坡事件的分布特征及影响因素 | 第31-49页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 风电场输出功率爬坡事件定义 | 第31-33页 |
| 3.3 风电功率爬坡事件的分布规律 | 第33-40页 |
| 3.3.1 风电功率爬坡事件的分布规律分析方法 | 第33页 |
| 3.3.2 算例分析 | 第33-40页 |
| 3.4 风电功率爬坡事件的影响因素 | 第40-48页 |
| 3.4.1 正交实验分析方法 | 第40-42页 |
| 3.4.2 基于正交实验的风电功率爬坡事件影响因素分析方法 | 第42-43页 |
| 3.4.3 算例分析 | 第43-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于正交实验与支持向量机的风电功率爬坡事件预测模型 | 第49-60页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 支持向量机算法 | 第49-51页 |
| 4.3 基于正交实验与支持向量机的风电功率爬坡事件预测模型 | 第51-53页 |
| 4.4 算例分析 | 第53-58页 |
| 4.4.1 预测结果评价指标 | 第53-54页 |
| 4.4.2 结果分析 | 第54-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 基于小波分解与自回归滑动平均的风电功率爬坡事件预测模型 | 第60-74页 |
| 5.1 引言 | 第60页 |
| 5.2 小波分解方法 | 第60-62页 |
| 5.3 自回归滑动平均算法 | 第62-66页 |
| 5.4 基于小波分解与自回归滑动平均的风电功率爬坡事件预测模型 | 第66-68页 |
| 5.5 算例分析 | 第68-73页 |
| 5.5.1 数据处理及建模 | 第68-69页 |
| 5.5.2 同一时间分辨率下风电功率爬坡事件预测结果分析 | 第69-71页 |
| 5.5.3 不同时间分辨率下风电功率爬坡事件预测结果分析 | 第71-73页 |
| 5.6 本章小结 | 第73-74页 |
| 第6章 结论与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 结论 | 第74-75页 |
| 6.2 论文创新点 | 第75页 |
| 6.3 研究展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
