| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 风电发展现状 | 第8页 |
| 1.1.2 风速的波动对电网的影响 | 第8-9页 |
| 1.1.3 对风速的研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究进展 | 第10-12页 |
| 1.2.1 风速预测的研究进展 | 第10-11页 |
| 1.2.2 区间预测的研究进展 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要内容及章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 基于灰狼优化算法的BP神经网络 | 第14-20页 |
| 2.1 BP神经网络的基本原理 | 第14-16页 |
| 2.2 BP神经网络区间预测网络拓扑结构 | 第16页 |
| 2.3 灰狼优化算法（GWO） | 第16-20页 |
| 第三章 分解算法 | 第20-23页 |
| 3.1 经验模态分解(EMD) | 第20-21页 |
| 3.2 总体平均经验模态分解(EEMD) | 第21-22页 |
| 3.3 互补集合经验模态分解（CEEMD） | 第22-23页 |
| 第四章 优化准则 | 第23-27页 |
| 4.1 综合优化准则PPA | 第23-25页 |
| 4.2 其他优化准则 | 第25-26页 |
| 4.2.1 CWC优化准则 | 第25页 |
| 4.2.2 Winkler score优化准则（WS） | 第25-26页 |
| 4.3 基于CEEMD-GWO-PPA-BP的短期风速区间预测 | 第26-27页 |
| 第五章 仿真研究 | 第27-39页 |
| 5.1 数据来源与数据预处理 | 第27页 |
| 5.2 神经网络结构选择 | 第27-29页 |
| 5.2.1 灰色关联分析 | 第27-28页 |
| 5.2.2 隐含层节点数 | 第28-29页 |
| 5.2.3 模型参数选择 | 第29页 |
| 5.3 仿真结果与模型对比 | 第29-39页 |
| 5.3.1 分解算法对比 | 第29-33页 |
| 5.3.2 优化算法对比 | 第33-35页 |
| 5.3.3 优化准则对比 | 第35-39页 |
| 第六章 结论与展望 | 第39-41页 |
| 6.1 结论 | 第39页 |
| 6.2 展望 | 第39-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |
| 在学期间的研究成果 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45页 |