摘要 | 第6-7页 |
Abstract | 第7页 |
第1章 绪论 | 第10-16页 |
1.1 课题的研究背景和意义 | 第10-11页 |
1.1.1 课题研究的背景 | 第10页 |
1.1.2 课题研究的意义 | 第10-11页 |
1.2 课题的研究现状 | 第11-14页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第12-14页 |
1.3 主要研究内容 | 第14-16页 |
第2章 基于集对分析的风电功率汇聚效应研究 | 第16-25页 |
2.1 风电功率波动性分析 | 第16-19页 |
2.1.1 波动量指标的定义 | 第16-17页 |
2.1.2 波动系数算例分析 | 第17-19页 |
2.2 集对分析模型 | 第19-20页 |
2.2.1 集对的概念及基本原理 | 第19-20页 |
2.2.2 联系度 | 第20页 |
2.3 算例分析 | 第20-24页 |
2.3.1 集对的构建 | 第20页 |
2.3.2 数据标幺化 | 第20-21页 |
2.3.3 类别的划分 | 第21页 |
2.3.4 设定联系度 | 第21页 |
2.3.5 结果分析 | 第21-24页 |
2.4 本章小结 | 第24-25页 |
第3章 风电功率弃风数据特征识别方法研究 | 第25-36页 |
3.1 风速功率数据的分布特征 | 第25-26页 |
3.1.1 标准功率曲线的建立 | 第25-26页 |
3.1.2 弃风数据的特征 | 第26页 |
3.2 粘滞区间的建立 | 第26-29页 |
3.2.1 传变误差的定义 | 第27页 |
3.2.2 概率纸 | 第27-28页 |
3.2.3 3s准则 | 第28-29页 |
3.2.4 粘滞区间 | 第29页 |
3.3 算例验证 | 第29-35页 |
3.4 本章小结 | 第35-36页 |
第4章 基于卡尔曼滤波和支持向量机的风电功率实时预测研究 | 第36-43页 |
4.1 卡尔曼滤波算法的组合预测 | 第36-38页 |
4.1.1 卡尔曼滤波基本原理 | 第36页 |
4.1.2 状态方程和观测方程的建立 | 第36-37页 |
4.1.3 风电功率实时预测 | 第37页 |
4.1.4 组合预测的实现 | 第37-38页 |
4.2 误差评价指标 | 第38-39页 |
4.3 算例分析 | 第39-42页 |
4.4 本章小结 | 第42-43页 |
第5章 风电场超短期功率预测系统 | 第43-50页 |
5.1 软件介绍 | 第43-45页 |
5.1.1 功能介绍 | 第43页 |
5.1.2 人机界面 | 第43-44页 |
5.1.3 运行环境及软件安装 | 第44-45页 |
5.2 系统模块介绍 | 第45-49页 |
5.2.1 功率预测 | 第45-47页 |
5.2.2 误差分析 | 第47-48页 |
5.2.3 系统设置 | 第48-49页 |
5.3 本章小结 | 第49-50页 |
结论 | 第50-51页 |
参考文献 | 第51-55页 |
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第55-56页 |
致谢 | 第56页 |