| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第8-11页 |
| 1.2 国内外的研究动态 | 第11-14页 |
| 1.2.1 风功率预测的研究动态 | 第11-13页 |
| 1.2.2 水电风电联合调度的研究动态 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要内容及安排 | 第14-16页 |
| 2 基于Copula函数的风功率区间预测方法 | 第16-36页 |
| 2.1 Copula函数基本定义 | 第16-18页 |
| 2.1.1 二元Copula函数的定义 | 第16-17页 |
| 2.1.2 多元Copula函数及其定义 | 第17-18页 |
| 2.2 Copula函数的参数估计 | 第18-19页 |
| 2.2.1 全参数极大似然法 | 第18页 |
| 2.2.2 逐步极大似然法 | 第18-19页 |
| 2.2.3 半参数极大似然法 | 第19页 |
| 2.3 Copula函数类型 | 第19-21页 |
| 2.3.1 正态Copula函数 | 第19-20页 |
| 2.3.2 t-Copula函数的 | 第20页 |
| 2.3.3 椭圆Copula函数 | 第20-21页 |
| 2.3.4 经验Copula函数 | 第21页 |
| 2.3.5 Gumbel-Copula函数 | 第21页 |
| 2.4 基于Copula理论的风功率区间预测 | 第21-34页 |
| 2.4.1 区间预测理论 | 第21-22页 |
| 2.4.2 核密度估计 | 第22-23页 |
| 2.4.3 基于Copula理论的风功率区间预测方法 | 第23-26页 |
| 2.4.4 算例分析 | 第26-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 3 考虑风功率预测不确定性的水电风电联合调度 | 第36-46页 |
| 3.1 水电站基本理论 | 第36-37页 |
| 3.1.1 水电站分类及发电过程 | 第36页 |
| 3.1.2 水电站工作参数 | 第36-37页 |
| 3.2 免疫克隆选择算法（ICSA）基本理论及求解步骤 | 第37-40页 |
| 3.2.1 免疫克隆选择算法（ICSA）基本原理 | 第37-38页 |
| 3.2.2 免疫克隆选择算法基本操作 | 第38-40页 |
| 3.3 考虑不确定性的水电风电联合调度模型 | 第40-44页 |
| 3.3.1 模型设计思路 | 第40-41页 |
| 3.3.2 目标函数 | 第41-42页 |
| 3.3.3 约束条件 | 第42页 |
| 3.3.4 水电风电联合调度模型求解方法 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 4 算例分析 | 第46-54页 |
| 4.1 算例描述 | 第46页 |
| 4.2 计算分析 | 第46-52页 |
| 4.2.1 基于风功率预测单值的水电风电联合调度模型仿真验证 | 第46-48页 |
| 4.2.2 基于风功率预测区间值的水电风电联合调度模型仿真验证 | 第48-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-54页 |
| 5 结论与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 结论 | 第54-55页 |
| 5.2 展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 | 第62页 |
