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基于最大相关熵准则和核主成分分析的短期风电功率预测
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基于最大相关熵准则和核主成分分析的短期风电功率预测
论文目录
摘要
第1-4页
abstract
第4-8页
1 绪论
第8-16页
1.1 研究背景与意义
第8-10页
1.2 风电功率预测方法及分类
第10-12页
1.2.1 按预测时间分
第10页
1.2.2 按输入变量分
第10页
1.2.3 按预测模型分
第10-12页
1.3 短期风电功率预测的研究现状与发展趋势
第12-14页
1.3.1 国外研究现状
第12-13页
1.3.2 国内研究现状
第13-14页
1.3.3 存在的问题与发展趋势
第14页
1.4 课题研究主要内容
第14-16页
2 短期风电功率预测关键技术
第16-22页
2.1 输入变量的选取和优化
第16页
2.2 数据预处理
第16-17页
2.2.1 不合理数据和缺测数据处理
第16-17页
2.2.2 数据归一化处理
第17页
2.3 智能算法参数优化
第17-19页
2.3.1 网格搜索算法
第17-18页
2.3.2 粒子群优化算法
第18-19页
2.4 误差评价体系
第19-20页
2.5 本章小结
第20-22页
3 基于最大相关熵准则和最小二乘支持向量机的短期风电功率预测
第22-34页
3.1 信息理论学习及最大相关熵准则
第22-25页
3.1.1 信息理论学习
第22页
3.1.2 最大相关熵准则
第22-23页
3.1.3 最大相关熵准则与参数优化过程的结合
第23-25页
3.2 最小二乘支持向量机理论
第25-28页
3.2.1 支持向量机
第25-27页
3.2.2 最小二乘支持向量机
第27-28页
3.3 预测模型的建立
第28-30页
3.4 仿真与分析
第30-32页
3.4.1 基于网格搜索算法的LSSVM短期预测
第30-31页
3.4.2 基于PSO的LSSVM短期预测
第31-32页
3.5 本章小结
第32-34页
4 基于核主成分分析的输入变量优化方法研究
第34-42页
4.1 主成分分析
第34-36页
4.1.1 概述
第34页
4.1.2 基本原理
第34-35页
4.1.3 主成分分析法的计算步骤
第35-36页
4.2 核主成分分析
第36-38页
4.3 仿真与分析
第38-41页
4.4 本章小结
第41-42页
5 风电功率预测软件系统的开发
第42-54页
5.1 系统设计需求分析
第42-43页
5.1.1 软件设计的目的及背景
第42页
5.1.2 软件设计的思想
第42-43页
5.1.3 系统功能介绍
第43页
5.2 系统运行环境要求
第43-44页
5.2.1 系统运行要求
第43-44页
5.2.2 系统开发环境
第44页
5.3 系统总体设计
第44-45页
5.4 操作界面
第45-53页
5.4.1 登录界面
第46页
5.4.2 主界面
第46页
5.4.3 系统管理模块
第46-47页
5.4.4 信息管理模块
第47-49页
5.4.5 信息查询模块
第49-51页
5.4.6 功率预测模块
第51-53页
5.5 本章小结
第53-54页
6 总结与展望
第54-56页
6.1 总结
第54页
6.2 展望
第54-56页
致谢
第56-58页
参考文献
第58-62页
在校学习期间发表的论文与参加科研情况
第62-64页
附录
第64-66页
本篇论文共
66
页,
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。
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