基于混沌理论的风电功率实时预测研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第13页 |
| 1.2.2 风电功率预测方法 | 第13-14页 |
| 1.2.3 混沌理论的应用 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 风电功率波动特性分析 | 第16-29页 |
| 2.1 风电功率的混沌特征 | 第16-21页 |
| 2.1.1 最大Lyapunov指数 | 第16页 |
| 2.1.2 混沌特征的量化指标 | 第16-17页 |
| 2.1.3 混沌特征与采样间隔的关系 | 第17-19页 |
| 2.1.4 混沌特征与时间跨度的关系 | 第19-20页 |
| 2.1.5 混沌特征的空间特性 | 第20-21页 |
| 2.2 风电功率的周期特性 | 第21-24页 |
| 2.2.1 自相关函数法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 周期图法 | 第22页 |
| 2.2.3 周期分量提取 | 第22-24页 |
| 2.3 风电功率的多重分形特征 | 第24-28页 |
| 2.3.1 经验模态分解 | 第24页 |
| 2.3.2 集合经验模态分解 | 第24-25页 |
| 2.3.3 多重去趋势波动分析 | 第25-26页 |
| 2.3.4 风电功率的集合经验模态分解 | 第26页 |
| 2.3.5 风电功率的长程相关性 | 第26-27页 |
| 2.3.6 风电功率的多重分形特征分析 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 风电功率实时预测研究 | 第29-42页 |
| 3.1 风电功率预测的评价指标 | 第29-30页 |
| 3.2 基于局域一阶加权法的预测 | 第30-33页 |
| 3.2.1 相空间重构 | 第30页 |
| 3.2.2 局域一阶加权法 | 第30-31页 |
| 3.2.3 算例分析 | 第31-33页 |
| 3.3 校正的Lyapunov指数多步预测 | 第33-38页 |
| 3.3.1 Lyapunov指数预测 | 第33-34页 |
| 3.3.2 基于Lyapunov指数的多步预测 | 第34页 |
| 3.3.3 校正规则 | 第34-35页 |
| 3.3.4 算法流程 | 第35-36页 |
| 3.3.5 算例及分析 | 第36-38页 |
| 3.4 实时提取周期分量的组合预测 | 第38-41页 |
| 3.4.1 剩余分量混沌预测 | 第38页 |
| 3.4.2 周期分量预测 | 第38-39页 |
| 3.4.3 仿真算例及分析 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 风电功率实时预测误差分析 | 第42-48页 |
| 4.1 风电功率预测误差 | 第42页 |
| 4.2 预测误差的概率分布 | 第42-43页 |
| 4.3 风电功率预测误差的相关性分析 | 第43-47页 |
| 4.3.1 预测误差与预测步数的关系 | 第43-44页 |
| 4.3.2 预测误差与风电场出力大小的关系 | 第44-45页 |
| 4.3.3 预测误差与风电场装机容量的关系 | 第45-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 风电功率实时预测平台 | 第48-52页 |
| 5.1 预测系统的物理构成 | 第48-49页 |
| 5.2 预测系统主界面 | 第49-50页 |
| 5.3 数据管理 | 第50-51页 |
| 5.3.1 历史数据查询 | 第50页 |
| 5.3.2 历史数据导入 | 第50-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录 | 第57-58页 |
| 附录A 风电功率实时预测 | 第57页 |
| 附录B 误差分析 | 第57-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
