| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.2 风电功率研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 风电功率预测技术现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 风电功率预测方法 | 第14-16页 |
| 1.2.3 不确定性预测的理论研究 | 第16-18页 |
| 1.3 本文所做工作及结构安排 | 第18-20页 |
| 2 非参数统计方法的预测理论 | 第20-35页 |
| 2.1 非参数统计方法 | 第20-23页 |
| 2.1.1 非参数统计方法的发展 | 第20-22页 |
| 2.1.2 非参数统计方法的特点 | 第22-23页 |
| 2.2 概率密度估计 | 第23-28页 |
| 2.2.1 直方图估计 | 第23-25页 |
| 2.2.2 Rosenblatt估计 | 第25-26页 |
| 2.2.3 核密度估计 | 第26-27页 |
| 2.2.4 最邻近估计 | 第27-28页 |
| 2.3 置信区间估计 | 第28-31页 |
| 2.4 非参数回归 | 第31-34页 |
| 2.4.1 非参数回归的主要因素 | 第32-33页 |
| 2.4.2 非参数回归方法的优缺点 | 第33页 |
| 2.4.3 核估计定义 | 第33-34页 |
| 2.5 小结 | 第34-35页 |
| 3 基于非参数自回归的确定性预测 | 第35-44页 |
| 3.1 非参数自回归模型 | 第35-38页 |
| 3.1.1 N-W核估计 | 第35-36页 |
| 3.1.2 数据平稳化 | 第36-37页 |
| 3.1.3 滞后阶数k的选择 | 第37-38页 |
| 3.1.4 窗宽h的选择 | 第38页 |
| 3.2 风电功率日变化分析 | 第38-40页 |
| 3.3 基于非参数自回归模型的预测步骤 | 第40-41页 |
| 3.4 算例分析 | 第41-43页 |
| 3.5 小结 | 第43-44页 |
| 4 风电功率的概率性预测 | 第44-59页 |
| 4.1 基于非参数核估计法的风电功率概率性预测及存在的问题 | 第44-46页 |
| 4.2 Bootstrap方法与核估计方法结合的风电概率预测 | 第46-50页 |
| 4.2.1 Bootstrap方法 | 第46-47页 |
| 4.2.2 预测流程 | 第47-50页 |
| 4.3 算例分析 | 第50-58页 |
| 4.3.1 核密度估计方法预测结果 | 第50-54页 |
| 4.3.2 Bootstrap方法与核密度估计法结合后的概率性预测结果 | 第54-58页 |
| 4.4 小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
