| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及方法 | 第12-17页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 研究方法分类 | 第13-14页 |
| 1.2.3 风电预测方法分析 | 第14-16页 |
| 1.2.4 原子稀疏分解法研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.5 预测置信区间研究现状 | 第17页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 基于WD-LSSVM的预测模型 | 第19-29页 |
| 2.1 风电出力特性分析 | 第19-20页 |
| 2.2 小波分解及最小二乘支持向量机算法介绍 | 第20-24页 |
| 2.2.1 最小二乘支持向量机算法原理 | 第20-21页 |
| 2.2.2 小波分解算法原理 | 第21-24页 |
| 2.3 基于WD-LSSVM的预测模型 | 第24-28页 |
| 2.3.1 基于LSSVM的预测模型 | 第24-25页 |
| 2.3.2 基于WD-LSSVM的预测模型 | 第25页 |
| 2.3.3 多步长滑动预测模型 | 第25-26页 |
| 2.3.4 WD-LSSVM预测结果 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 原子稀疏分解法 | 第29-39页 |
| 3.1 原子稀疏分解法原理 | 第29-31页 |
| 3.1.1 基本概念 | 第29页 |
| 3.1.2 衰减线性原子库 | 第29页 |
| 3.1.3 Gabor原子库 | 第29-30页 |
| 3.1.4 匹配追踪算法 | 第30-31页 |
| 3.2 改进的原子稀疏分解法 | 第31-35页 |
| 3.2.1 正交匹配追踪算法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 基于BCC优化的OMP算法 | 第32-35页 |
| 3.3 不同优化算法的性能比较 | 第35-38页 |
| 3.3.1 不同方法重构的波形对比 | 第35-36页 |
| 3.3.2 重构性能评价指标对比 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于改进的WD-ASD的预测模型 | 第39-53页 |
| 4.1 改进的WD-ASD预测模型 | 第39-41页 |
| 4.1.1 整体框架 | 第39-40页 |
| 4.1.2 自适应ASD预测模型框架 | 第40-41页 |
| 4.1.3 多步长滑动预测模型 | 第41页 |
| 4.2 预测效果评价指标 | 第41-43页 |
| 4.2.1 归一化误差 | 第41-42页 |
| 4.2.2 幅值误差和相位误差 | 第42页 |
| 4.2.3 偏态和峰度 | 第42-43页 |
| 4.3 实例分析 | 第43-48页 |
| 4.3.1 BCC与PSO优化算法比较 | 第43-45页 |
| 4.3.2 多原子库与单一原子库比较 | 第45-46页 |
| 4.3.3 不同预测算法比较 | 第46-47页 |
| 4.3.4 绝对平均误差统计分析 | 第47-48页 |
| 4.4 不同预测尺度误差分析 | 第48-52页 |
| 4.4.1 误差统计 | 第48-49页 |
| 4.4.2 幅值和相位误差分析 | 第49-50页 |
| 4.4.3 偏态和峰度分析 | 第50-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 核密度区间预测 | 第53-68页 |
| 5.1 基于一维核密度估计的区间预测 | 第53-58页 |
| 5.1.1 置信区间 | 第53页 |
| 5.1.2 一维核密度估计 | 第53-55页 |
| 5.1.3 改进的一维核密度估计 | 第55-58页 |
| 5.2 基于二维核密度估计的区间预测 | 第58-64页 |
| 5.2.1 摇摆窗定义 | 第58-59页 |
| 5.2.2 考虑风电波动性的二维核密度估计法 | 第59-64页 |
| 5.3 基于WD-ASD以及二维核密度估计的区间预测法 | 第64-66页 |
| 5.3.1 区间预测法流程 | 第64-65页 |
| 5.3.2 区间预测效果评价指标 | 第65-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |