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风电功率预测算法研究
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风电功率预测算法研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-15页
第1章 绪论第15-22页
　　1.1 课题的研究背景及意义第15-17页
　　　　1.1.1 研究背景第15-17页
　　　　1.1.2 研究意义第17页
　　1.2 国内外研究现状第17-20页
　　　　1.2.1 预测方法分类第17-18页
　　　　1.2.2 国外研究现状第18-19页
　　　　1.2.3 国内研究现状第19-20页
　　1.3 本文的内容与结构第20-22页
第2章 风电相关特性分析第22-29页
　　2.1 风的特性第22-24页
　　　　2.1.1 风的动能第22-23页
　　　　2.1.2 风速概率分布模型第23-24页
　　2.2 风力发电概述第24-27页
　　　　2.2.1 风力发电原理第24-25页
　　　　2.2.2 风电机组的功率曲线第25-27页
　　2.3 预测误差及评价指标第27-28页
　　　　2.3.1 预测误差来源第27-28页
　　　　2.3.2 预测模型评价指标第28页
　　2.4 本章小结第28-29页
第3章 风电场数据预处理及风电功率曲线第29-40页
　　3.1 风速-功率异常数据分类第29-31页
　　3.2 预处理异常数据第31-33页
　　3.3 四分位法剔除异常数据第33-36页
　　3.4 四分位法算法第36-37页
　　　　3.4.1 四分位法数据清洗流程第36-37页
　　　　3.4.2 清洗结果分析第37页
　　3.5 功率曲线拟合第37-39页
　　3.6 本章小结第39-40页
第4章 基于改进灰色-马尔可夫链的风电功率预测第40-62页
　　4.1 灰色预测第40-44页
　　　　4.1.1 灰色系统理论的基本概念第40-42页
　　　　4.1.2 GM(1,1)预测模型第42-44页
　　4.2 马尔可夫链模型第44-45页
　　　　4.2.1 马尔可夫过程第44页
　　　　4.2.2 马尔可夫链的定义第44-45页
　　4.3 灰色-马尔可夫链预测算法第45-46页
　　4.4 模糊集合第46-47页
　　　　4.4.1 模糊集合定义第46-47页
　　　　4.4.2 模糊集合表示第47页
　　4.5 粒子群算法第47-50页
　　　　4.5.1 粒子群算法概述第47-48页
　　　　4.5.2 粒子群算法流程第48-49页
　　　　4.5.3 粒子群算法核心参数第49-50页
　　4.6 优化灰色-马尔可夫预测算法第50-58页
　　　　4.6.1 优化方案第50-51页
　　　　4.6.2 残差状态区间的模糊分类第51-53页
　　　　4.6.3 残差区间取值优化第53-56页
　　　　4.6.4 状态转移矩阵加权优化第56-58页
　　4.7 结果对比分析第58-61页
　　4.8 本章小结第61-62页
第5章 基于小波变换的GA-BP-ARMA风功率短期预测第62-83页
　　5.1 小波变换算法第62-64页
　　　　5.1.1 小波变换原理第62-63页
　　　　5.1.2 Mallat快速算法第63-64页
　　5.2 BP神经网络第64-65页
　　　　5.2.1 BP神经网络概述第64-65页
　　　　5.2.2 信号前向传播第65页
　　　　5.2.3 误差反向传播第65页
　　5.3 遗传算法第65-68页
　　　　5.3.1 遗传算法概述第65-66页
　　　　5.3.2 遗传算法流程第66-68页
　　5.4 GA-BP神经网络算法第68-70页
　　5.5 ARMA模型第70-71页
　　5.6 GA-BP-ARMA预测算法第71-72页
　　5.7 算法应用与分析第72-81页
　　　　5.7.1 小波分解第73-74页
　　　　5.7.2 GA-BP模型预测第74-76页
　　　　5.7.3 ARMA模型预测第76-79页
　　　　5.7.4 GA-BP-GAMA模型预测结果分析第79-81页
　　5.8 本章小结第81-83页
第6章 总结与展望第83-85页
　　6.1 全文总结第83-84页
　　6.2 展望第84-85页
参考文献第85-90页
科研成果第90页

本篇论文共90页，点击这进入下载页面。
 
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