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基于区域聚类分析的改进神经网络短期风电功率预测研究
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基于区域聚类分析的改进神经网络短期风电功率预测研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-9页
1 绪论
第9-14页
· 风电功率预测研究背景
第9-10页
· 风电功率预测研究现状
第10-11页
· 国外风电功率预测研究现状
第10-11页
· 国内风电功率预测研究现状
第11页
· 课题研究意义
第11-12页
· 课题研究内容
第12-14页
2 风电功率输出特性及影响因素分析
第14-20页
· 风电功率理论计算
第14-15页
· 输出功率的影响因素
第15-17页
· 实例分析
第17-18页
· 本章小结
第18-20页
3 预测方法探究
第20-26页
· 常用预测方法介绍
第20-22页
· 定性预测技术
第20-21页
· 定量预测技术
第21-22页
· 风电功率预测方法
第22-24页
· 预测精度评价指标
第24-25页
· 本章小结
第25-26页
4 神经网络简介及BP神经网络模型
第26-35页
· 神经网络概述
第26-29页
· BP神经网络及建模基础
第29-32页
· 模型实例分析
第32-34页
· 本章小结
第34-35页
5 基于聚类思想的风电机组群划分研究
第35-41页
· 概述
第35页
· 风力机组风速空间特征分析
第35-36页
· 风电场区域归类技术手段探究
第36-37页
· 基于扩散理论的机组谱聚类划分方法探究
第37-40页
· 马尔科夫转移矩阵的创建
第37-38页
· 马尔科夫概率转移矩阵的谱分析
第38-39页
· 扩散距离的计算
第39-40页
· 本章小结
第40-41页
6 基于区域聚类分析的改进神经网络短期风电功率预测
第41-58页
· 模型概述
第41页
· 基于区域聚类分析的改进神经网络风电功率预测流程
第41-44页
· 分区域划分
第42页
· 标准机群功率预测
第42-43页
· 分区域及总区域风电功率预测
第43-44页
· 实例验证
第44-56页
· 分区域划分
第44-45页
· 确定标准风电机组群
第45-46页
· 基于遗传算法改进的神经网络标准机组功率预测
第46-55页
· 风电场分区域及总区域功率预测
第55-56页
· 本章小结
第56-58页
7 结论与展望
第58-60页
· 结论
第58-59页
· 展望
第59-60页
参考文献
第60-62页
附录A 遗传算法优化神经网络部分代码及气象数据
第62-65页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
第65-66页
致谢
第66-67页
本篇论文共
67
页,
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