| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第13-15页 |
| ·国内外风电事业发展现状 | 第15-17页 |
| ·国内外风电场风速预测研究现状 | 第17-20页 |
| ·国内外对风速预测的研究现状 | 第17-19页 |
| ·风速预测方法研究现状 | 第19-20页 |
| ·本文主要研究内容 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 第二章 风电场风速特性及其对电网的影响 | 第23-29页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·风速特性研究 | 第23-26页 |
| ·风速的分布特性 | 第23-24页 |
| ·风速的变化特性 | 第24-25页 |
| ·影响风速变化的主要因素 | 第25-26页 |
| ·风电场风速特性 | 第26页 |
| ·风速变化对电网的影响 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 一元时间序列与神经网络组合的短期风速预测模型 | 第29-55页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·BP神经网络基本理论 | 第29-34页 |
| ·BP神经网络的结构及原理 | 第30-31页 |
| ·BP神经网络的学习过程 | 第31-34页 |
| ·BP神经网络的不足与改进 | 第34页 |
| ·粒子群算法优化BP神经网络 | 第34-36页 |
| ·粒子群算法基本原理 | 第34-36页 |
| ·粒子群算法优化BP神经网络 | 第36页 |
| ·一元时间序列分析的基本原理 | 第36-42页 |
| ·时间序列的性质 | 第37页 |
| ·一元时间序列模型的结构 | 第37-38页 |
| ·一元时间序列分析的基本原理 | 第38-42页 |
| ·一元时间序列与神经网络组合建立风速预测模型 | 第42-48页 |
| ·风速与风向的关联性分析 | 第42-43页 |
| ·神经网络结构的设计 | 第43-45页 |
| ·一元时间序列与神经网络组合的风速预测模型的建立 | 第45-48页 |
| ·仿真研究 | 第48-54页 |
| ·风速与风向的关联性分析 | 第48页 |
| ·风速时间序列模型的建立 | 第48-50页 |
| ·风向输入个数的确定 | 第50-51页 |
| ·一元时间序列与神经网络组合的风速预测模型的建立 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 基于多元时间序列的神经网络风速预测模型的研究 | 第55-75页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·多元时间序列分析在风电场风速预测中的应用 | 第55-65页 |
| ·多元平稳时间序列模型的结构 | 第55-57页 |
| ·多元时间序列模型的建立 | 第57-60页 |
| ·基于多元时间序列的风速预测模型的建立 | 第60-65页 |
| ·基于多元时间序列的神经网络风速预测模型的建立 | 第65-69页 |
| ·仿真研究 | 第69-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 第五章 结论与展望 | 第75-77页 |
| ·结论 | 第75-76页 |
| ·展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第83页 |