基于小波变换和相关向量机的短期风功率预测
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第6-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第6-7页 |
| 1.2 风电功率预测的研究现状 | 第7-10页 |
| 1.2.1 风电功率预测的分类 | 第7-8页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 课题研究主要内容 | 第10-12页 |
| 2 风能特性分析 | 第12-20页 |
| 2.1 风速变化特性 | 第12-14页 |
| 2.2 风向特性分析 | 第14-16页 |
| 2.3 风能特性分析 | 第16-17页 |
| 2.4 误差分析 | 第17-18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-20页 |
| 3 基于相关向量机的风功率预测模型 | 第20-28页 |
| 3.1 相关向量机理论简介 | 第20-21页 |
| 3.2 基于RVM的短期风电功率预测模型的建立 | 第21-26页 |
| 3.2.1 输入变量与历史数据的选择 | 第21页 |
| 3.2.2 数据滚动预测法 | 第21-22页 |
| 3.2.3 数据归一化处理 | 第22页 |
| 3.2.4 核函数类型与参数选择 | 第22-26页 |
| 3.3 算例分析 | 第26-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 4 基于粒子群优化的相关向量机预测 | 第28-36页 |
| 4.1 粒子群算法介绍 | 第28-30页 |
| 4.2 基于粒子群优化的相关向量机功率预测 | 第30-34页 |
| 4.2.1 PSO参数设计 | 第30-33页 |
| 4.2.2 PSO参数优化仿真 | 第33-34页 |
| 4.3 本章小结 | 第34-36页 |
| 5 基于小波变换和相关向量机的风功率预测 | 第36-46页 |
| 5.1 小波变换理论 | 第36-41页 |
| 5.1.1 小波变换过程 | 第36-39页 |
| 5.1.2 对原始数据的小波分解处理 | 第39-41页 |
| 5.2 算例分析 | 第41-44页 |
| 5.3 本章小结 | 第44-46页 |
| 6 结论及展望 | 第46-48页 |
| 6.1 结论 | 第46页 |
| 6.2 展望 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 附录 | 第54页 |
