【学位授予单位】：华北电力大学（北京）
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TM614
【目录】：
- 中文摘要3
- 英文摘要3-7
- 第一章 绪论7-13
- 1.1 选题背景及意义7-8
- 1.2 国内外风速及发电功率预测的研究现状8-11
- 1.2.1 风速预测的基本方法8-10
- 1.2.2 国外风速预测研究现状10-11
- 1.2.3 国内风速预测研究现状11
- 1.3 论文的主要研究内容11-12
- 1.4 本文的内容安排12-13
- 第二章 风特性分析13-24
- 2.1 风特性13-17
- 2.1.1 风速与风级13-14
- 2.1.2 风剪切特性14-15
- 2.1.3 风速频率分布特性15-16
- 2.1.4 风的湍流特性16-17
- 2.2 常用风速模型17-19
- 2.2.1 平均风速与湍流风速模型17-18
- 2.2.2 谐波总和18
- 2.2.3 阵风、渐变风和随机风模型18-19
- 2.3 风速测量19-21
- 2.4 实际风电场风特性分布21-24
- 2.4.1 数据介绍21-22
- 2.4.2 风向特性22
- 2.4.3 风速频率分布特性22-24
- 第三章 基于时间序列的风速预测模型24-38
- 3.1 时间序列法介绍24
- 3.2 时间序列的统计学模型24-26
- 3.2.1 自回归模型AR(p)25
- 3.2.2 滑动平均模型MA(q)25
- 3.2.3 自回归滑动平均模型ARMA(p,q)25-26
- 3.2.4 求和式自回归滑动平均模型ARIMA(p,d,q)26
- 3.3 时间序列的平稳性26-27
- 3.4 风速时间序列模型27-30
- 3.4.1 风速数据预处理27
- 3.4.2 模型定阶27-29
- 3.4.3 参数估计29-30
- 3.4.4 模型检验30
- 3.5 实例分析30-38
- 3.5.1 计算步骤30-31
- 3.5.2 计算实例和分析31-35
- 3.5.3 风速预测及误差分析35-37
- 3.5.4 分析结论37-38
- 第四章 基于人工神经网络的风速预测38-58
- 4.1 人工神经网络简介38-40
- 4.1.1 人工神经元模型39-40
- 4.2 BP神经网络40-45
- 4.2.1 BP神经网络的学习40-44
- 4.2.2 BP网络的特点及局限性44-45
- 4.2.3 带动量项和自适应学习率的BP算法45
- 4.3 遗传算法45-48
- 4.3.1 染色体编码46-47
- 4.3.2 产生初始种群47
- 4.3.3 适应度函数47
- 4.3.4 遗传算子(选择、交叉、变异)47-48
- 4.3.5 算法的终止条件48
- 4.4 遗传神经网络48-50
- 4.4.1 遗传算法优化神经网络的步骤49-50
- 4.5 遗传神经网络在风速预测中的应用50-58
- 4.5.1 遗传神经网络进行预测的基本步骤50-52
- 4.5.2 实例分析52-58
- 第五章 风电机组的发电量预报58-64
- 5.1 风力机的空气动力学58-59
- 5.2 功率特性分析59-61
- 5.3 短期发电量预报61-64
- 第六章 结论与展望64-66
- 6.1 结论64-65
- 6.2 展望65-66
- 参考文献66-69
- 致谢69-70
- 附录70-73
- 在学期间发表的学术论文和参加科研情况73
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