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第1章 绪论1

1.1 新能源相关概念界定1

1.1.1 常规能源和新能源1

1.1.2 新能源与可再生能源1

1.2 研究背景3

1.3 国内外研究动态8

1.3.1 国外研究现状8

1.3.2 国内研究现状14

1.4 本书研究内容18

第2章 新能源风电发展和技术进步评价20

2.1 我国新能源风电产业发展分析20

2.1.1 风电装机容量现状分析21

2.1.2 风电并网现状分析26

2.1.3 风电设备制造业现状分析30

2.1.4 风电产业发展趋势分析32

2.2 新能源风电技术进步分析35

2.2.1 风电技术现存问题分析35

2.2.2 风电技术进步趋势分析36

2.2.3 风电技术进步对技术人才技术要素分析40

2.3 新能源风电发展技术进步评价模型49

2.3.1 风电发展技术进步贡献率评价研究49

2.3.2 基于要素投入的技术人才技术进步贡献率研究50

2.3.3 新能源风电技术进步程度评价模型构建52

2.3.4 实证研究57

第3章 基于灰色理论风电装机容量预测60

3.1 基于DGM（2,1）风电装机容量预测模型61

3.1.1 时间序列与灰色理论预测方法比较61

3.1.2 预测方法选择62

3.1.3 基于DGM（2,1）风电装机容量预测模型67

3.2 基于GM（1,1）风电人均装机容量预测模型68

3.2.1 基于GM（1,1）风电人均装机容量预测模型68

3.2.2 风电产业发展中的技术人才需求预测70

3.3 实证研究73

第4章 基于优选组合的风力发电负荷预测77

4.1 电力负荷预测方法研究78

4.1.1 时间序列预测模型78

4.1.2 马尔可夫预测模型79

4.1.3 灰色预测模型81

4.2 基于优选组合的风电负荷预测模型研究82

4.2.1 最优加权组合模型82

4.2.2 实证分析84

第5章 新能源风电技术人才结构分析方法89

5.1 新能源风电技术人才结构模型89

5.1.1 技术人才结构模型构建90

5.1.2 技术人才结构模型特点91

5.2 技术人才信息调查与获取93

5.3 技术人才结构聚类分析模型97

5.3.1 技术人才分类模型97

5.3.2 技术人才分类算法100

5.3.3 技术人才聚类统计分析模型101

5.3.4 技术人才聚类算例分析107

5.4 基于贝叶斯网络分类器新数据分类模型108

5.4.1 基于K2算法的贝叶斯网络分类器模型构建110

5.4.2 算例分析110

5.5 复合结构分析方法113

5.5.1 二维复合分析方法113

5.5.2 多维复合分析方法114

5.5.3 案例分析114

第6章 新能源风电发展技术人才供给预测模型118

6.1 技术人才供给因素分析118

6.2 技术人才供给渠道分析121

6.3 技术人才供给现状分析122

6.4 基于马尔可夫链风电技术人才供给预测模型123

6.4.1 马尔可夫链模型构建123

6.4.2 神经网络优化供给预测算法过程126

6.4.3 算例分析127

第7章 新能源风电发展政策建议129

7.1 新能源风电发展政策建议130

7.1.1 加强规划计划管理130

7.1.2 完善新能源发展的国家政策支持体系131

7.1.3 完善新能源领域的科技创新体制132

7.1.4 推进电力体制改革133

7.2 新能源风电技术进步建议134

7.3 新能源风电技术人才培养数量建议136

7.4 新能源风电技术人才培养政策建议137

7.4.1 完善人才培养的政策环境140

7.4.2 完善高校新能源专业培养体系141

7.4.3 新能源风电人才培养重点任务142

7.4.4 完善企业技术人才管理机制144

参考文献152