| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 论文研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第10-12页 |
| 1.3 国内外对风电功率研究的发展及现状 | 第12-14页 |
| 1.4 山东电网风力发电功率预测的发展现状 | 第14-15页 |
| 1.5 本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 2 风电功率预测方法的研究 | 第16-33页 |
| 2.1 风电功率预测方法 | 第16-18页 |
| 2.2 数值天气预报 | 第18-21页 |
| 2.2.1 数值天气预报的基本概念 | 第18-19页 |
| 2.2.2 数值天气预报的使用 | 第19-20页 |
| 2.2.3 山东电网数值天气预报的选择 | 第20-21页 |
| 2.3 短期风电功率预测方法研究 | 第21-28页 |
| 2.3.1 基于BP神经网络的统计方法 | 第21-24页 |
| 2.3.2 基于微观气象学的物理方法 | 第24-26页 |
| 2.3.3 区域风电功率预测方法 | 第26-28页 |
| 2.4 超短期风电功率预测方法研究 | 第28-33页 |
| 2.4.1 时间序列分析方法(不采用数值天气预报的预测) | 第28-30页 |
| 2.4.2 小波分析方法(不采用数值天气预报的预测) | 第30-31页 |
| 2.4.3 神经网络方法(采用数值天气预报的预测) | 第31-33页 |
| 3 山东电网风力发电功率预测算法 | 第33-36页 |
| 3.1 短期风电功率预测方法的选择 | 第33页 |
| 3.2 超短期风电功率预测方法的选择 | 第33-34页 |
| 3.3 误差带不确定性估计 | 第34-36页 |
| 3.3.1 基于风过程的误差分析 | 第34页 |
| 3.3.2 基于功率水平划分的误差分析 | 第34-35页 |
| 3.3.3 误差带不确定性估计模型 | 第35-36页 |
| 4 山东电网风力发电功率预测系统设计方案 | 第36-38页 |
| 4.1 设计原则 | 第36-37页 |
| 4.2 设计功能 | 第37页 |
| 4.3 设计要求 | 第37-38页 |
| 5 预测系统结构和功能 | 第38-51页 |
| 5.1 D5000系统概况 | 第38-39页 |
| 5.2 系统的体系结构 | 第39-40页 |
| 5.3 实现功能的技术 | 第40-46页 |
| 5.4 通信接口 | 第46-49页 |
| 5.5 系统网络架构及安全防护 | 第49-51页 |
| 6 系统运行效果 | 第51-55页 |
| 6.1 相关指标与计算方法 | 第51-52页 |
| 6.2 系统运行效果 | 第52-55页 |
| 7 结论与展望 | 第55-57页 |
| 7.1 结论 | 第55页 |
| 7.2 研究工作展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第64页 |
