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基于时间序列和神经网的风电场短期风速与功率预测研究
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基于时间序列和神经网的风电场短期风速与功率预测研究
论文目录
摘要
第1-5 页
Abstract
第5-8 页
第一章 绪论
第8-14 页
· 课题提出的背景及研究意义
第8-9 页
· 国内外研究现状
第9-13 页
· 国外研究状况
第9-10 页
· 国内研究现状
第10-11 页
· 预测方法
第11-13 页
· 本论文的主要工作
第13-14 页
第二章 风与风能简介
第14-20 页
· 风与风能的形成
第14 页
· 风的基本特征
第14-16 页
· 风速与风向
第14-15 页
· 风速的分布特性
第15 页
· 风级
第15-16 页
· 风能的基本特征
第16-20 页
· 风能密度
第16-17 页
· 风能和风力发电功率的计算
第17-19 页
· 我国风能资源分布
第19-20 页
第三章 随机时间序列法建模
第20-35 页
· 随机时间序列概述
第20-21 页
· 平稳时间序列模型的建立
第21-28 页
· 平稳时间序列的定义及性质
第21-22 页
· 平稳随机时间序列的基本模型
第22-24 页
· 平稳时间序列的相关分析及零均值处理
第24-26 页
· 平稳时间序列的模型识别
第26-27 页
· 参数的估计和模型的检验
第27-28 页
· 新疆风速数据分析
第28-33 页
· 直观分析和相关分析
第28-29 页
· 平稳化处理和模型识别
第29-31 页
· 模型参数的估计
第31 页
· 模型检验
第31-33 页
· 程序流程图
第33-34 页
· 小结
第34-35 页
第四章 基于BP 网络的风电场短期风速预测研究
第35-48 页
· 神经网络简介
第35-38 页
· 人工神经元模型
第35-37 页
· 人工神经网络模型
第37-38 页
· 神经网络的学习方法
第38 页
· BP 网络简介
第38-42 页
· BP 算法
第39-40 页
· BP 算法的改进
第40-41 页
· BP 网络优点与问题
第41-42 页
· 新疆风速数据分析
第42-48 页
· 网络结构设计
第42-43 页
· 输入变量的选择与数据处理
第43-44 页
· 预测分析
第44-46 页
· 神经网络的总体流程图
第46-47 页
· 小结
第47-48 页
第五章 风电场发电功率预测研究
第48-54 页
· 风力发电功率的计算
第48 页
· 时间序列法建立模型
第48-50 页
· BP 网络法预测风力发电功率
第50-53 页
· 小结
第53-54 页
第六章 结论与展望
第54-55 页
参考文献
第55-57 页
硕士阶段公开发表的论文
第57-58 页
致谢
第58 页
本篇论文共
58
页,
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。
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