【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM615
【目录】：
- 摘要5-6
- Abstract6-10
- 第1章 绪论10-19
- 1.1 课题研究背景及意义10-11
- 1.2 国内外研究现状11-17
- 1.2.1 功率预测方法研究现状11-15
- 1.2.2 微电网负荷预测研究15-16
- 1.2.3 分布式光伏发电功率预测研究16-17
- 1.3 本文研究内容17-19
- 第2章 核函数极限学习机的理论基础19-25
- 2.1 基本极限学习机算法19-21
- 2.2 核函数极限学习机算法21
- 2.3 两类ELM算法的参数取值与性能分析21-24
- 2.4 本章小结24-25
- 第3章 粒子群算法的理论基础25-28
- 3.1 粒子群算法基本理论25-26
- 3.2 粒子群算法计算步骤26
- 3.3 粒子群算法稳定性分析26-27
- 3.4 本章小结27-28
- 第4章 用户侧微电网超短期负荷预测方法28-41
- 4.1 微电网超短期负荷预测模型28-33
- 4.1.1 微电网负荷特征分析28-30
- 4.1.2 微电网负荷预测需求与模型构建30
- 4.1.3 微电网负荷数据残缺修复30-31
- 4.1.4 预测模型的负荷属性31
- 4.1.5 离线模型构建与参数寻优31-33
- 4.1.6 在线负荷预测模型构建33
- 4.2 实验与结果分析33-40
- 4.2.1 微电网负荷样本33-34
- 4.2.2 微电网负荷预测精度34-35
- 4.2.3 微电网负荷预测结果分析35-37
- 4.2.4 离线参数寻优的结果形式及取值37-38
- 4.2.5 预测误差影响因素量化分析38-39
- 4.2.6 预测模型周期更新精度及经济性39-40
- 4.2.7 预测方法性能分析40
- 4.3 结论40-41
- 第5章 用户侧分布式光伏超短期功率预测方法41-51
- 5.1 分布式光伏超短期功率预测模型41-45
- 5.1.1 分布式光伏预测系统需求分析与建模41-42
- 5.1.2 光伏功率的样本构成42-43
- 5.1.3 预测模型的离线参数寻优43-45
- 5.1.4 在线光伏功率预测模型45
- 5.2 实验与结果分析45-50
- 5.2.1 分布式光伏的样本选择45-46
- 5.2.2 光伏功率预测模型的精度与效率46-48
- 5.2.3 基于属性权重的预测模型简化48-49
- 5.2.4 光伏随机覆尘条件下的预测精度49
- 5.2.5 逆变器部分故障条件下的预测精度49
- 5.2.6 光伏综合异常条件下的预测精度49-50
- 5.3 结论50-51
- 第6章 结论与展望51-53
- 6.1 结论51
- 6.2 展望51-53
- 参考文献53-57
- 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果57
- 攻读硕士学位期间参加的科研工作57-58
- 致谢58
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