摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
1 绪论 | 第9-13页 |
1.1 论文的选题背景与研究意义 | 第9-10页 |
1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
1.3 论文的主要研究内容 | 第11-13页 |
2 高斯过程基本理论 | 第13-16页 |
2.1 高斯过程回归 | 第13-14页 |
2.2 高斯过程建模 | 第14-15页 |
2.3 小结 | 第15-16页 |
3 稀疏高斯过程建模 | 第16-24页 |
3.1 稀疏高斯过程方法 | 第16-20页 |
3.1.1 SoD方法 | 第16-17页 |
3.1.2 SoR方法 | 第17-18页 |
3.1.3 PP方法 | 第18-20页 |
3.2 稀疏高斯过程建模 | 第20-22页 |
3.2.1 协方差函数 | 第20-21页 |
3.2.2 超参数 | 第21-22页 |
3.3 小结 | 第22-24页 |
4 短期风电功率预测 | 第24-48页 |
4.1 建立预测模型 | 第24页 |
4.2 基于小规模数据集的风电功率多步预测实验 | 第24-32页 |
4.2.1 实验数据选取 | 第24-25页 |
4.2.2 基于不同方法的预测结果比较 | 第25-28页 |
4.2.3 基于不同核函数的预测结果比较 | 第28-32页 |
4.3 基于较大规模数据集的风电功率单步预测实验 | 第32-40页 |
4.3.1 实验数据选取 | 第32-33页 |
4.3.2 基于不同方法的预测结果比较 | 第33-36页 |
4.3.3 基于不同核函数的预测结果比较 | 第36-40页 |
4.4 基于大规模数据集的风电功率多步预测实验 | 第40-46页 |
4.4.1 实验数据选取 | 第40页 |
4.4.2 基于不同核函数的稀疏高斯过程的预测结果比较 | 第40-46页 |
4.5 小结 | 第46-48页 |
结论 | 第48-49页 |
致谢 | 第49-50页 |
参考文献 | 第50-53页 |
攻读学位期间的研究成果 | 第53页 |