| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-17页 |
| 1.1.1 我国风电开发的现状及发展趋势 | 第10-13页 |
| 1.1.2 风电功率预测对风电开发的意义 | 第13-14页 |
| 1.1.3 风速与风功率的预报方法 | 第14-17页 |
| 1.2 国内外风功率预测的研究现状 | 第17-20页 |
| 1.2.1 国外的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.2 国内的研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 风功率预测的国家规范中衡量误差指标的定义及其与常用误差指标的不同 | 第20-21页 |
| 1.4 本文的主要研究内容与创新意义 | 第21-22页 |
| 第二章 资料说明 | 第22-25页 |
| 2.1 风电场特征及资料概况 | 第22页 |
| 2.2 数值预报模式简介 | 第22-23页 |
| 2.3 风场数据预处理 | 第23-25页 |
| 2.3.1 模式资料的处理 | 第23-24页 |
| 2.3.2 实测风速与风功率资料的质量控制 | 第24-25页 |
| 第三章 风电场风速指标的讨论及其数值预报误差分析 | 第25-37页 |
| 3.1 风电场风功率输出的影响囚素分析 | 第25-29页 |
| 3.2 风电场风速指标的探讨 | 第29-33页 |
| 3.2.1 单机风速与输出功率 | 第29-30页 |
| 3.2.2 风电场输出功率与场风速指标 | 第30-33页 |
| 3.3 风速指标的数值预报误差的统计特征 | 第33-36页 |
| 3.4 小结 | 第36-37页 |
| 第四章 风速数值预报误差的动态修订方法及对风功率预测精度的改进 | 第37-51页 |
| 4.1 基于BP神经网络的超短期(0-4h)风速预报修订与风功率预测 | 第37-42页 |
| 4.2 短期(0-24h)风速的数值预报误差回归修正方法与风功率预测 | 第42-44页 |
| 4.3 利用调和分析的短期(0-24h)风速数值预报修订与风功率预测 | 第44-49页 |
| 4.3.1 风速预报误差的日变化与谐波分析 | 第44-45页 |
| 4.3.2 谐波参数的预测 | 第45-49页 |
| 4.4 小结 | 第49-51页 |
| 第五章 风功率预测的数值预报产品释用技术 | 第51-57页 |
| 5.1 直接利用风速数值预报产品进行风功率超短期预测的释用方法 | 第51-52页 |
| 5.2 基于数值模式释用的短期(0-24h)风电功率预测 | 第52-55页 |
| 5.3 小结 | 第55-57页 |
| 第六章 结论和展望 | 第57-60页 |
| 6.1 结论 | 第57-58页 |
| 6.2 存在问题及展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 作者简介 | 第67页 |
