超结是功率半导体器件领域的创新的耐压层结构之一，它将常规阻型耐压层质变为PN结型耐压层，突破了传统比导通电阻和耐压之间的“硅极限”关系（Ron,sp∝VB2.5），将2.5次方关系降低为1.32次方，甚至是1.03次方关系，被誉为功率半导体器件发展的“里程碑”。本书概述了功率半导体器件的基本信息，重点介绍了作者在功率超结器件研究中获得的理论、技术与实验结果，包括电荷场调制概念、超结器件耐压原理与电
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内容简介
本书针对风电功率预测技术，系统地介绍了风电功率预测技术的常见分类和建模方法，详细阐述了基于时间序列的风电功率预测方法、基于支持向量机的风电功率预测技术、基于神经网络的风电功率预测方法，最后以功率预测系统为例详细说明风电功率预测系统的实现。
章节目录
- 封面
- 书名页
- 版权页
- 前言
- 第1章 概述
- 1.1 研究背景及意义
- 1.2 风电场短期功率预测研究现状
- 1.2.1 国外研究现状
- 1.2.2 国内研究现状
- 第2章 风电功率预测技术
- 2.1 风电功率预测的分类
- 2.1.1 按预测时间分类
- 2.1.2 按预测对象范围分类
- 2.1.3 按是否使用天气预报分类
- 2.1.4 按是否直接预测功率分类
- 2.2 常用短期预测建模方法
- 2.2.1 基于物理的短期预测方法
- 2.2.2 基于统计的短期预测方法
- 第3章 基于时间序列的风电功率预测方法
- 3.1 持续法的基本原理
- 3.2 持续法的改进
- 3.2.1 基于日周期性的改进
- 3.2.2 综合考虑日周期性与惯性的改进
- 3.3 算例分析
- 3.3.1 算例样本集的选取
- 3.3.2 模型精度的评价方法
- 3.3.3 对比分析
- 第4章 基于支持向量机的风电功率预测技术
- 4.1 机器学习的风险问题
- 4.2 最优分类超平面
- 4.3 支持向量机基本原理
- 4.3.1 支持向量机在高维空间中的推广
- 4.3.2 支持向量机的构造
- 4.3.3 核函数
- 4.3.4 支持向量机回归
- 4.4 算 例 分 析
- 第5章 基于神经网络的风电功率预测方法
- 5.1 神 经 网 络
- 5.2 数据预处理
- 5.2.1 数据合理性检验
- 5.2.2 输入特征矢量的优化选取策略
- 5.3 神经网络预测建模
- 5.3.1 相似样本选取分析
- 5.3.2 遗传算法优化神经网络初值算法
- 5.4 算 例 分 析
- 第6章 风电功率预测系统的实现
- 6.1 功率预测系统的基本原理
- 6.2 功率预测系统的架构
- 6.2.1 硬件架构
- 6.2.2 软件架构
- 6.3 功率预测系统的界面及功能
- 6.3.1 预测系统界面
- 6.3.2 风电场信息展示
- 6.3.3 预测结果界面
- 6.3.4 限电检修
- 6.3.5 统计分析
- 6.3.6 数据自动上报
- 6.3.7 远程监控
- 参 考 文 献
- 封底
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风电场短期功率预测是2015年由中国电力出版社出版,作者曾杰。
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