【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM715
【目录】：
- 摘要3-4
- Abstract4-11
- 第1章 绪论11-23
- 1.1 引言11-13
- 1.2 风电功率预测研究现状13-18
- 1.3 光伏发电功率预测研究现状18-20
- 1.4 本文研究目的及主要内容20-21
- 1.5 本文章节安排21-23
- 第2章 经验模态分解基本理论23-30
- 2.1 传统信号分析方法及其局限性23-25
- 2.1.1 短时傅立叶变换23-24
- 2.1.2 小波分解24
- 2.1.3 Winger-Ville分布24-25
- 2.1.4 进化谱理论25
- 2.2 经验模态分解理论基本概念25-28
- 2.2.1 瞬时速率26-27
- 2.2.2 本征模函数27-28
- 2.3 经验模态分解步骤28-30
- 第3章 径向基函数神经网络及BP神经网络原理30-51
- 3.1 径向基函数神经网络30-41
- 3.1.1 径向基函数神经网络结构30-32
- 3.1.2 RBF神经网络的数学基础32-34
- 3.1.3 RBF网络的常用学习算法34-38
- 3.1.4 RBF网络学习算法优化38-41
- 3.2 BP神经网络41-51
- 3.2.1 BP神经网络结构41-43
- 3.2.2 反向传播算法基本原理43-45
- 3.2.3 基于自适应遗传算法的BP神经网络45-51
- 第4章 短期风电功率预测51-67
- 4.1 风电功率预测方法51-55
- 4.1.1 输入数据预处理52-54
- 4.1.2 风电功率信号的经验模态分解54-55
- 4.2 构建RBF神经网络预测模型55-59
- 4.2.1 预测模型网络结构56-58
- 4.2.2 预测模型的训练算法58-59
- 4.3 应用实例59-66
- 4.4 小结66-67
- 第5章 短期光伏发电功率预测67-86
- 5.1 光伏发电功率预测方法67-68
- 5.2 发电功率与气象参数预处理68-71
- 5.2.1 预测模型输入数据规范化处理68-69
- 5.2.2 剔除异常数据69-70
- 5.2.3 提取特征子集70-71
- 5.3 光伏发电功率信号的经验模态分解71-72
- 5.4 构建基于BP神经网络和遗传算法的短期光伏发电预测模型72-80
- 5.4.1 BP神经网络预测模型网络结构75-76
- 5.4.2 基于自适应遗传算法的网络训练算法76-80
- 5.5 应用实例80-85
- 5.6 小结85-86
- 第6章 总结与展望86-88
- 参考文献88-95
- 攻读硕士学位期间主要的研究成果95-97
- 致谢97
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