风电监测信息海量数据挖掘与特性信息提取
风电监测信息海量数据挖掘与特性信息提取【摘要】:风电已经成为发展最迅速、技术最为成熟的新型清洁能源,我国非常重视风电的发展,目前风电装机容量已经达到了世界第一位。但是由于风电出力具
【学位授予单位】:山东大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM614
【目录】:
- 摘要8-10
- ABSTRACT10-12
- 第1章 绪论12-19
- 1.1 论文的背景和意义12-14
- 1.2 研究现状14-17
- 1.3 本文主要工作17-19
- 第2章 风电监测信息海量数据挖掘与特性信息提取技术19-28
- 2.1 引言19
- 2.2 数据统计技术19-22
- 2.2.1 基于参数回归的概率分布函数19-21
- 2.2.2 基于非参数回归的概率分布函数21-22
- 2.2.3 模型评价22
- 2.3 数据归约技术22-24
- 2.4 数据聚类技术24-26
- 2.5 相关性分析技术26-27
- 2.6 小结27-28
- 第3章 风电出力随机性分析28-40
- 3.1 引言28-29
- 3.2 速的概率分布29-30
- 3.3 风电功率的概率分布30-33
- 3.4 预测误差的概率分布33-39
- 3.4.1 风电功率预测误差分区非参数估计分布模拟35-37
- 3.4.2 基于风电预测误差分区概率分布的波动区间37-38
- 3.4.3 模型有效性分析38-39
- 3.5 小结39-40
- 第4章 风电出力波动性分析40-57
- 4.1 引言40
- 4.2 单步变化率40-43
- 4.3 爬坡事件43-46
- 4.3.1 爬坡事件定义44-45
- 4.3.2 爬坡事件统计45-46
- 4.4 风电出力极值46-49
- 4.5 峰谷差贡献率49-53
- 4.6 风电出力的中长期特性提取53-56
- 4.7 小结56-57
- 第5章 风电出力相关性分析57-71
- 5.1 引言57
- 5.2 自相关性57-63
- 5.2.1 自相关系数57-58
- 5.2.2 风电出力区间转换概率58-63
- 5.3 相关性63-65
- 5.3.1 不同风电场之间相关性63-65
- 5.3.2 风电场与风电基地之间的相关性65
- 5.4 空间集群效应65-69
- 5.4.1 风电出力变化率66-67
- 5.4.2 风电出力标准差67
- 5.4.3 风电出力同时率67-69
- 5.5 小结69-71
- 第6章 结论与展望71-73
- 参考文献73-78
- 致谢78-79
- 攻读硕士学位期间发表论文及参与课题79-80
- 学位论文评阅及答辩情况表80
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