风场内多风机风速概率预测的贝叶斯图卷积神经网络研究.docxVIP

风场内多风机风速概率预测的贝叶斯图卷积神经网络研究

目录

风场内多风机风速概率预测的贝叶斯图卷积神经网络研究（1）．．．．4

一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1风能资源的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2风速预测在风力发电中的关键作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究意义与价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

二、文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1风速预测技术的研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2贝叶斯方法与图卷积神经网络的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3相关领域的研究进展与趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

三、理论基础与模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

四、风场内多风机风速数据采集与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.1数据来源及采集方式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.2数据预处理与特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.3数据集划分与模型输入准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

五、贝叶斯图卷积神经网络模型在风速预测中的应用．．．．．．．．．．．．14

5.1模型参数设置与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

5.2训练过程及结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

5.3模型性能评估指标及方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

六、多风机风速概率预测模型研究及实验验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

6.1概率预测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

6.2实验验证及结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

6.3不同模型的性能比较与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

七、风速预测在风力发电中的实际应用及前景展望．．．．．．．．．．．．．．22

7.1实际应用场景分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

7.2经济效益与社会效益分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

7.3发展趋势与未来挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

八、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

8.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

8.2展望未来研究方向与应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

风场内多风机风速概率预测的贝叶斯图卷积神经网络研究（2）．．．28

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

风场内多风机风速概率预测方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.1风速预测方法分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.2贝叶斯图卷积神经网络简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

贝叶斯图卷积神经网络模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.1贝叶斯图模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.2卷积神经网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．