1. 毕业设计（论文）主要内容：

研究基于超限学习机方法的智能型大型风电场控制技术，针对超短期风速预测对保证风电并网运行可靠性和维持电力系统安全稳定具有重要的意义，针对风速预测中不同因素对风速影响程度不同的特点，提出一种基于互信息属性分析与极端学习机的超短期风速预测方法。首先，选取与风速相关的多种候选属性因素，分别计算其相对于风速序列的互信息值，根据互信息，衡量属性对风速的影响程度，并选择输入属性；然后，由互信息值计算属性权值；采用加权处理后的属性值来训练极端学习机，构建风速预测模型；最后，采用新模型预测未来的风速。采用湖北省风能技术中心的实测数据开展实验，实验结果验证，新方法具有良好的预测精度，能够满足实际风速预测需要。

对风速进行快速、准确的预测，可以有效地减小或避免风电场对电力系统的不利影响，同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。根据风速具有混沌特性，提出一种相空间重构的极端学习机（extremelearning machine，elm）的短期风速预测模型，通过确定延迟时间和嵌入维数，对样本空间进行重构，使新的样本更能反映风速变化特性，在此基础上运用elm进行短期风速预测。与传统的预测模型相比，该方法应该具有学习速度快、泛化性能好等优点，为风速预测提供新方法。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1.查阅至少20篇中英文文献，了解国内外研究现状；

2.掌握本课题的基本理论，并且能提出自己的创新点；

3.根据课题的理论及实践创新，提出相应的数学模型，做一些模拟仿真实验，熟悉和使用相关的软件：如：matlab、solidworks、autocad、和ansys cfx流体分析及仿真软件或fluent流体分析及仿真软件、电力系统仿真软件pscad等。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

2017年12月-2018年1月，查阅近五年参考文献资料，建议谷歌学术搜索英文文献为主，中文文献为辅，其中，需要阅读至少30篇外文文献，翻译20篇外文文献。每一至两周向指导老师和辅助指导的研究生汇报毕业设计论文研究进展；

2018年2月份结合研究目标开始绘图、建模、模拟仿真、算法研究、控制方法，完成翻译20篇外文文献；

2018年3月中旬前提交开题报告，阶段性报告每周一次；

4. 主要参考文献

1. 《大型风电场发电功率建模与预测》，作者:冬雷，廖晓钟，王丽婕，编著出版社:科学出版社出版时间:2014年10月

2. 《风力发电机组的控制技术》 第3版，作者:叶杭冶　编著出版社:机械工业出版社， 出版时间:2015年07月

3. 《风力发电系统的功率变换与控制》， 出版社名称: 机械工业出版社出版时间: 2012年05月作者: (加)吴斌译者: 卫三民，isbn编号: 9787111381693。