基于模型优选的风电功率融合预测模型

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基于模型优选的风电功率融合预测模型

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基于模型优选的风电功率融合预测模型

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-15页
第一章绪论	第15-27页
· 课题的背景及研究意义	第15-18页
· 课题的背景	第15-17页
· 课题的研究意义	第17-18页
· 风力发电技术概述	第18-22页
· 风力发电机组的结构	第18-20页
· 风机的出力模型	第20-21页
· 影响风电功率的主要因素	第21-22页
· 风电功率预测的模型综述	第22-24页
· 本文主要研究内容	第24-25页
· 本章小结	第25-27页
第二章风电功率单一预测模型库的建立及仿真研究	第27-55页
· 风电功率时间序列预测模型	第27-33页
· 时间序列法概述	第27-29页
· 时间序列预测模型的建模步骤	第29-31页
· 风电功率时间序列法的预测结果	第31-33页
· 风电功率回归分析预测模型	第33-35页
· 回归分析预测模型概述	第33-34页
· 风电功率回归预测模型的预测结果	第34-35页
· 风电功率BP神经网络预测模型	第35-39页
· BP神经网络概述	第35-37页
· 风电功率BP神经网络的预测结果	第37-39页
· 风电功率Elman神经网络预测模型	第39-42页
· Elman神经网络概述	第39-40页
· 风电功率Elman神经网络的预测结果	第40-42页
· 风电功率RBF神经网络预测模型	第42-45页
· RBF神经网络概述	第42-43页
· 风电功率RBF神经网络的预测结果	第43-45页
· 风电功率广义回归神经网络预测模型	第45-48页
· 广义回归神经网络概述	第45-46页
· 风电功率广义回归神经网络的预测结果	第46-48页
· 风电功率支持向量机预测模型	第48-51页
· 支持向量机概述	第48-50页
· 风电功率支持向量机的预测结果	第50-51页
· 单一预测模型的预测结果比较	第51-53页
· 本章小结	第53-55页
第三章风电功率组合预测模型	第55-67页
· 引言	第55页
· 组合预测模型的分类	第55-56页
· 常用的组合预测模型权系数确定方法	第56-60页
· 算术平均法	第56-57页
· 预测误差平方和倒数法	第57页
· 简单加权平均法	第57-58页
· 二项式系数法	第58页
· 熵值法	第58-60页
· 风电功率组合预测模型仿真研究	第60-65页
· 算术平均法预测结果	第60-61页
· 预测误差平方和倒数法预测结果	第61-62页
· 简单加权平均法预测结果	第62-63页
· 二项式系数法预测结果	第63-64页
· 熵值法预测结果	第64-65页
· 风电功率组合预测模型比较	第65页
· 本章小结	第65-67页
第四章风电功率融合预测模型	第67-81页
· 引言	第67-68页
· 灰色关联分析法进行模型初始优选	第68-70页
· 灰色关联分析法	第68页
· 灰色关联分析法进行模型初始优选	第68-70页
· 误差信息矩阵法进行非负约束的冗余筛选	第70-72页
· Shapley值法计算单一预测模型的融合度	第72-75页
· 对策论与Shapley值	第72页
· Shapley值计算单一预测模型的融合度	第72-75页
· 风电功率融合预测模型预测结果	第75-78页
· 单一预测模型的优选	第75-76页
· 基于Shapley值法的融合模型的预测结果	第76-78页
· 各预测模型的效果评价	第78-80页
· 本章小结	第80-81页
第五章结论与展望	第81-83页
· 结论	第81-82页
· 展望	第82-83页
参考文献	第83-87页
致谢	第87-88页
攻读学位期间发表的学术论文	第88 页

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