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风电功率预测模型的优选准则与融合策略研究

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风电功率预测模型的优选准则与融合策略研究
论文目录
 
摘要第3-5页
ABSTRACT第5-14页
第一章 绪论第14-24页
  1.1 课题研究背景及意义第14-17页
    1.1.1 课题背景第14-15页
    1.1.2 课题研究的意义第15-17页
  1.2 风电功率预测研究现状第17-20页
    1.2.1 风电功率预测方法分类第17-18页
    1.2.2 常见的单一风电功率预测模型第18-19页
    1.2.3 风电功率组合预测方法第19-20页
  1.3 风电功率预测存在的问题第20-21页
  1.4 论文的主要研究内容第21-22页
  1.5 本章小结第22-24页
第二章 风功率小波神经网络预测模型的改进与应用第24-42页
  2.1 基于小波神经网络的功率预测模型第24-27页
  2.2 基于改进的小波神经网络功率预测模型第27-36页
    2.2.1 基于粒子群算法的小波参数优化第27-29页
    2.2.2 基于灰关联删减法的小波神经网络结构优化第29-30页
    2.2.3 小波神经网络输入变量的确定第30-36页
  2.3 仿真分析第36-40页
  2.4 本章小结第40-42页
第三章 基于多指标的风电功率预测模型综合评价方法第42-60页
  3.1 单一模型库介绍第43-44页
  3.2 风功率预测模型评价指标体系第44-46页
  3.3 指标客观权重确定方法第46-49页
    3.3.1 熵值法第47-48页
    3.3.2 离差最大化法第48-49页
  3.4 基于层次分析法的指标主观权重的确定第49-52页
  3.5 指标综合权重和模型综合评价值的计算第52-53页
  3.6 仿真分析第53-59页
  3.7 本章小结第59-60页
第四章 基于模型优选和组合策略的风电功率融合预测第60-78页
  4.1 单一模型优选方法第61-62页
    4.1.1 基于多指标评价的模型优选第61页
    4.1.2 基于误差信息矩阵去冗余的模型优选第61-62页
  4.2 常规组合预测方法第62-68页
    4.2.1 算术平均法第63页
    4.2.2 方差倒数法第63-64页
    4.2.3 熵值法第64-65页
    4.2.4 Shapley值法第65-66页
    4.2.5 基于IOWA算子的融合方法第66-68页
  4.3 融合预测仿真分析第68-77页
  4.4 本章小结第77-78页
第五章 结论与展望第78-80页
  5.1 结论第78-79页
  5.2 展望第79-80页
参考文献第80-86页
致谢第86-88页
攻读硕士学位期间发表的学术论文和科技成果第88页

本篇论文共88页,点击这进入下载页面
 
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