基于实测数据的风电场风速和风功率预测研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 风力发电发展现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 风速及风功率预测的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 风速预测方法的构建 | 第18-31页 |
| 2.1 风速预测数据预处理 | 第18-21页 |
| 2.1.1 数据预处理 | 第18-19页 |
| 2.1.2 风速特征选择 | 第19-20页 |
| 2.1.3 风速属性加权 | 第20页 |
| 2.1.4 预测精度评价指标 | 第20-21页 |
| 2.2 聚类算法 | 第21-25页 |
| 2.2.1 K-means聚类算法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 FCM聚类算法 | 第23-24页 |
| 2.2.3 基于GA+SA优化的FCM聚类算法 | 第24-25页 |
| 2.3 极限学习机 | 第25-30页 |
| 2.3.1 正则化极限学习机 | 第27-28页 |
| 2.3.2 加权正则化极限学习机 | 第28页 |
| 2.3.3 离群鲁棒极限学习机 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于实测数据的风速预测仿真 | 第31-43页 |
| 3.1 算例分析一 | 第31-37页 |
| 3.1.1 基于最大相关最小冗余的特征选择 | 第32-33页 |
| 3.1.2 优化FCM聚类划分 | 第33-34页 |
| 3.1.3 采用正则化极限学习机进行风速预测 | 第34-37页 |
| 3.2 算例分析二 | 第37-42页 |
| 3.2.1 基于皮尔逊系数法的属性加权 | 第38-39页 |
| 3.2.2 K-means聚类划分 | 第39页 |
| 3.2.3 采用离群鲁棒极限学习机进行风速预测 | 第39-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于优化FCM聚类的风功率建模 | 第43-51页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 风电场风速-功率特性曲线 | 第43-45页 |
| 4.2.1 标准风速-功率特性曲线 | 第43-44页 |
| 4.2.2 实测风速-功率特性曲线 | 第44-45页 |
| 4.3 基于GA+SA优化的FCM算法划分机群 | 第45-46页 |
| 4.4 算例分析 | 第46-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
