| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 图表索引 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 风电功率预测建模的现状和发展趋势 | 第15-18页 |
| 1.3.1 风电功率预测建模的分类 | 第15-17页 |
| 1.3.2 预测模型的特点及评价必要性 | 第17-18页 |
| 1.4 本论文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-21页 |
| 第二章 风电场数据特性分析及预测模型库介绍 | 第21-31页 |
| 2.1 风机发电的功率模型 | 第21-22页 |
| 2.2 风电场数据特性分析 | 第22-27页 |
| 2.2.1 影响风电功率的主要因素 | 第23-24页 |
| 2.2.2 主要影响因素的数据特性 | 第24-27页 |
| 2.3 预测模型库介绍 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于多指标融合评价的风电功率预测模型的优选 | 第31-47页 |
| 3.1 预测模型评价指标体系的建立 | 第31-34页 |
| 3.1.1 评价指标的介绍 | 第32-34页 |
| 3.1.2 模型单一指标评价的问题 | 第34页 |
| 3.2 基于离差最大化和主观修正系数的多指标融合评价方法 | 第34-39页 |
| 3.2.1 基于离差最大化和主观修正系数的指标综合权重的确定 | 第35-37页 |
| 3.2.2 基于多指标融合评价的风电预测模型的优选 | 第37-39页 |
| 3.3 仿真研究 | 第39-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-47页 |
| 第四章 基于案例推理的风电功率预测模型的优选决策 | 第47-69页 |
| 4.1 案例推理理论基础 | 第47-48页 |
| 4.2 基于案例推理的优选决策方法 | 第48-52页 |
| 4.3 基于关键点及分段线性的相似性匹配算法 | 第52-58页 |
| 4.3.1 关键点的提取算法 | 第52-56页 |
| 4.3.2 非等长序列的等长处理 | 第56页 |
| 4.3.3 相似性匹配计算 | 第56-58页 |
| 4.4 仿真研究 | 第58-67页 |
| 4.4.1 案例库的建立仿真 | 第58-60页 |
| 4.4.2 案例检索仿真 | 第60-64页 |
| 4.4.3 案例重用与修正 | 第64页 |
| 4.4.4 仿真验证 | 第64-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 结论与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 结论 | 第69-70页 |
| 5.2 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参与的科研项目 | 第79页 |
