返回首页
苏宁会员
购物车 0
易付宝
手机苏宁

服务体验

店铺评分与同行业相比

用户评价:----

物流时效:----

售后服务:----

  • 服务承诺: 正品保障
  • 公司名称:
  • 所 在 地:
本店所有商品

  • 醉染图书风力发电功率预测技术及应用9787519840020
  • 正版全新
    • 作者: 王勃 等著 | 王勃 等编 | 王勃 等译 | 王勃 等绘
    • 出版社: 中国电力出版社
    • 出版时间:2019-11-01
    送至
  • 由""直接销售和发货,并提供售后服务
  • 加入购物车 购买电子书
    服务

    看了又看

    商品预定流程:

    查看大图
    /
    ×

    苏宁商家

    商家:
    醉染图书旗舰店
    联系:
    • 商品

    • 服务

    • 物流

    搜索店内商品

    商品分类

    新春将至,本公司假期时间为:2025年1月23日至2025年2月7日。2月8日订单陆续发货,期间带来不便,敬请谅解!

    商品参数
    • 作者: 王勃 等著| 王勃 等编| 王勃 等译| 王勃 等绘
    • 出版社:中国电力出版社
    • 出版时间:2019-11-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:246000
    • 页数:202
    • 开本:16开
    • ISBN:9787519840020
    • 版权提供:中国电力出版社
    • 作者:王勃 等
    • 著:王勃 等
    • 装帧:软精装
    • 印次:1
    • 定价:82.00
    • ISBN:9787519840020
    • 出版社:中国电力出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2019-11-01
    • 页数:202
    • 外部编号:1202032863
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    序言1
    序言2
    序言3
    前言
    章概述
    1.1背景和意义
    1.2预测技术分类
    1.2.1基于时间尺度的分类
    1.2.2基于空间范围的分类
    1..基于预测方法的分类
    1.2.4基于预测结果形式的分类
    1.3研究现状
    1.3.1国外研究现状
    1.3.2国内研究现状
    第2章风能资源特征
    2.1风能资源序列的平稳特征
    2.1.1平稳分析
    2.1.2平稳作分析
    2.2风能资源序列的非平稳特征
    2.2.1非平稳分析
    2.2.2非平稳作分析
    .风能资源序列的波动特征
    ..1风能资源序列波动构成分析
    ..2风能资源序列预测方法分析
    2.4风能资源序列可预报分析
    2.4.1风能资源序列波动对比分析
    2.4.2气象预报能的时空差异分析
    第3章面向风力发电预测的数值天气预报
    3.1数值天气预报的概念及特点
    3.1.1数值天气预报的基本概念
    3.1.2适用于风力发电功率预测的数值天气预报特点
    3.2数值天气预报对风力发电功率预测精度的影响
    3.2.1分析
    3.2.2预报误差原因分析
    3.3国内外技术进展
    3.3.1模式
    3.3.2区域模式
    3.4提升风能资源预报精度的关键技术
    3.4.1区域模式初始条件优化
    3.4.2集合预报方法
    3.4.3预报结果后处理订正
    第4章风力发电功率确定预测方法
    4.1气象要素与风力发电功率的关系
    4.1.1风速与风力发电功率的关系
    4.1.2风向与风力发电功率的关系
    4.1.3空气密度与风力发电功率的关系
    4.2风力发电短期功率预测方法
    4.2.1风力发电短期功率预测模型框架
    4.2.2风力发电短期功率预测物理方法
    4..风力发电短期功率预测统计方法
    4.2.4风力发电短期功率预测组合方法
    4.3风力发电超短期功率预测方法
    4.3.1风力发电超短期功率预测模型框架
    4.3.2常用超短期功率预测模型
    4.4风力发电集群功率预测方法
    4.4.1风力发电集群功率预测整体框架
    4.4.2风力发电集群功率预测物理层次
    4.4.3风力发电集群功率预测模型
    4.4.4实例分析
    4.5未来发展方向
    4.5.1区域集成建模技术
    4.5.2基于深度学习的智能预测建模技术
    4.5.3数值天气预报循环
    4.5.4基于波动持续规律挖掘的超短期预测技术
    第5章风力发电功率概率预测方法
    5.1不同特预测误差识别
    5.1.1基于功率水平划分的识别方法
    5.1.2基于风过程模型的识别方法
    5.2风电场功率区间预测方法
    5.2.1不同特预测误差概率分布估计方法
    5.2.2风电场发电功率区间预测模型构建方法
    5..风电场发电功率区间预测方法实例分析
    5.3区域风力发电功率区间预测方法
    5.3.1区域多风电场相关特
    5.3.2区域风力发电功率相关考虑方法
    5.3.3考虑相关影响的区域风力发电功率分布条件概率生成方法
    5.3.4实例分析
    5.4风力发电爬坡事件预测方法
    5.4.1风力发电爬坡事件定义方式
    5.4.2基于波动过程挖掘的风力发电爬坡事件预测方法
    5.5未来发展方向
    第6章风力发电功率预测结果评价
    6.1预测误差产生机理及特分析
    6.1.1预测误差产生机理分析
    6.1.2预测误差特分析
    6.2确定预测结果评价方法
    6.2.1评价指标
    6.2.2实例分析
    6.3概率预测结果评价方法
    6.3.1区间预测结果评价
    6.3.2爬坡事件预测结果评价
    6.3.3实例分析
    第7章风力发电功率预测系统及应用
    7.1风力发电功率预测系统技术要求
    7.2风力发电功率预测系统构成
    7.2.1软件构成
    7.2.2硬件构成
    7.3我国风力发电功率预测应用情况
    7.3.1风电场侧应用情况
    7.3.2电网侧应用情况
    7.4国外风力发电功率预测应用情况
    7.4.1电网侧应用情况
    7.4.2风电场侧应用情况
    参考文献
    索引

    售后保障

    最近浏览

    猜你喜欢

    该商品在当前城市正在进行 促销

    注:参加抢购将不再享受其他优惠活动

    x
    您已成功将商品加入收藏夹

    查看我的收藏夹

    确定

    非常抱歉,您前期未参加预订活动,
    无法支付尾款哦!

    关闭

    抱歉,您暂无任性付资格

    此时为正式期SUPER会员专享抢购期,普通会员暂不可抢购