风电场短期风速及功率预测技术研究

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风电场短期风速及功率预测技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第一章 绪论第9-15页
  1.1 课题的研究背景及意义第9-11页
    1.1.1 研究背景第9-10页
    1.1.2 研究意义第10-11页
  1.2 风电场风速及功率预测第11-13页
    1.2.1 风电场风速及功率预测分类及方法第11页
    1.2.2 国内外研究现状第11-13页
    1.2.3 风电预测存在的问题第13页
  1.3 本文主要研究内容及组织结构第13-15页
第二章 风电预测相关理论分析第15-19页
  2.1 风能与风速特性第15-17页
    2.1.1 风的形成与风能第15页
    2.1.2 风能指标第15-16页
    2.1.3 风速的分布特性第16页
    2.1.4 风速序列相关特性第16-17页
  2.2 风电技术简介第17-18页
    2.2.1 风力发电基本理论第17页
    2.2.2 风速与功率的关系第17-18页
  2.3 本章小结第18-19页
第三章 风电场短期风速预测第19-30页
  3.1 数据预处理第19-21页
    3.1.1 CEEMDAN分解第19-20页
    3.1.2 排列熵第20-21页
  3.2 量子遗传算法对BP神经网络的优化第21-24页
    3.2.1 BP神经网络第21-22页
    3.2.2 量子遗传算法第22-23页
    3.2.3 QGA优化BP算法设计第23-24页
  3.3 基于CEEMDAN-PE和 QGA-BP短期风速预测模型的建立第24-25页
  3.4 仿真分析第25-29页
  3.5 本章小结第29-30页
第四章 风电场短期风速区间预测模型第30-43页
  4.1 数据预处理第30-32页
    4.1.1 LMD算法第30-31页
    4.1.2 模糊熵第31-32页
  4.2 混合灰狼算法对极限学习机的优化第32-35页
    4.2.1 极限学习机第32-34页
    4.2.2 混合灰狼算法第34页
    4.2.3 HGWO优化ELM算法设计第34-35页
  4.3 T分布法构造预测区间第35-36页
  4.4 基于LMD-FE-HGWO-ELM短期风速区间预测模型的建立第36-37页
  4.5 仿真分析第37-42页
  4.6 本章小结第42-43页
第五章 风电场短期功率预测第43-53页
  5.1 功率曲线的建立方式第43页
  5.2 功率曲线的预测流程及数据处理第43-44页
  5.3 功率曲线的建模方法研究第44-46页
    5.3.1 直接法第45页
    5.3.2 最大概率法第45页
    5.3.3 比恩法第45页
    5.3.4 幂函数法第45-46页
  5.4 基于果蝇优化算法的功率曲线建模第46-48页
    5.4.1 果蝇优化算法第46-47页
    5.4.2 果蝇优化算法拟合寻优过程第47-48页
  5.5 仿真分析第48-52页
    5.5.1 数据处理第48-49页
    5.5.2 风速-功率曲线建模结果对比分析第49-51页
    5.5.3 基于FOA算法的短期功率预测第51-52页
  5.6 本章小结第52-53页
第六章 总结与展望第53-55页
  6.1 总结第53页
  6.2 展望第53-55页
参考文献第55-59页
发表论文和科研情况说明第59-60页
致谢第60页

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