基于支持向量机的风电场功率短期预测方法研究
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-13页 |
| ·课题研究背景 | 第6-7页 |
| ·风电场功率预测 | 第6-7页 |
| ·统计学习理论与支持向量机 | 第7页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第7-8页 |
| ·风电场功率短期预测研究现状 | 第8-10页 |
| ·国外研究现状 | 第8-9页 |
| ·国内研究现状 | 第9-10页 |
| ·课题研究的内容和论文结构安排 | 第10-13页 |
| ·课题研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 支持向量机原理 | 第13-23页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·机器学习的基本问题 | 第13-16页 |
| ·概念的提出及表示 | 第13-14页 |
| ·经验风险最小化 | 第14-15页 |
| ·结构风险最小化 | 第15-16页 |
| ·支持向量机 | 第16-22页 |
| ·理论背景 | 第16-17页 |
| ·支持向量回归机 | 第17-20页 |
| ·核函数 | 第20-21页 |
| ·参数选择方法 | 第21-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第三章 支持向量机预测短期风电机组功率模型及改进 | 第23-46页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·建模过程 | 第23-30页 |
| ·数据样本预处理 | 第23-28页 |
| ·核函数选择 | 第28-30页 |
| ·参数范围选择 | 第30页 |
| ·实验结果及分析 | 第30-32页 |
| ·改进方法—分段混合预测模型 | 第32-41页 |
| ·风电机组功率曲线特性分析 | 第32-33页 |
| ·分段建模过程 | 第33-39页 |
| ·模型参数寻优 | 第39-41页 |
| ·实验结果对比及分析 | 第41-44页 |
| ·实验结果 | 第41-43页 |
| ·模型准确度 | 第43-44页 |
| ·小结 | 第44-46页 |
| 第四章 支持向量机预测风电场短期功率 | 第46-56页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·风电场功率预测模型 | 第46-53页 |
| ·统计分析 | 第47-48页 |
| ·选取代表风机 | 第48-49页 |
| ·构造数据样本 | 第49-50页 |
| ·预测结果 | 第50-53页 |
| ·模型训练数据分析 | 第53-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第五章 结论与展望 | 第56-59页 |
| ·论文结论 | 第56-57页 |
| ·论文的创新点 | 第57-58页 |
| ·课题研究展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 在学期间发表论文和参加科研情况 | 第63页 |
