| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 选题背景及其意义 | 第10-11页 |
| 1.2 风电并网的关键技术及风电预测的必要性 | 第11-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 风电预测存在的问题及发展趋势 | 第14-15页 |
| 1.5 本文的主要工作 | 第15-17页 |
| 2 风速与风电功率的两种预测算法对比研究 | 第17-28页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 基于时间序列法的风速与风电功率预测 | 第17-19页 |
| 2.3 基于 Elman 反馈型神经网络的风速与风电功率预测 | 第19-22页 |
| 2.4 风速预测与风电功率预测关系 | 第22-24页 |
| 2.5 算例分析 | 第24-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于最优小波分解尺度的风电功率预测 | 第28-38页 |
| 3.1 引言 | 第28-29页 |
| 3.2 小波分析法理论 | 第29-32页 |
| 3.3 求解最优小波分解尺度的研究 | 第32-35页 |
| 3.4 算例分析 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 综合条件概率预测的研究与应用 | 第38-59页 |
| 4.1 引言 | 第38-43页 |
| 4.2 两种单条件下的概率分布特性和统计方法 | 第43-48页 |
| 4.3 综合条件风速概率预测研究 | 第48-55页 |
| 4.4 概率预测应用模式及场合探讨 | 第55-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 全文总结 | 第59-60页 |
| 5.2 今后工作的展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第67-68页 |
| 附录 2 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第68页 |