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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，点击这进入下载页面。
 
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