| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 风电机组有功控制研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 风电场机组分群方法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 风电场场站级有功控制研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 风电机组建模及有功功率控制策略 | 第15-26页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 双馈风电机组数学模型 | 第15-18页 |
| 2.2.1 风力机模型 | 第16-17页 |
| 2.2.2 传动系模型 | 第17页 |
| 2.2.3 双馈风力发电机模型 | 第17-18页 |
| 2.3 风电机组最大功率追踪控制 | 第18-20页 |
| 2.4 风电机组定功率分段控制策略 | 第20-25页 |
| 2.4.1 风电机组转速-功率控制原理 | 第21-22页 |
| 2.4.2 风电机组桨距角-功率控制原理 | 第22-23页 |
| 2.4.3 启停机功率控制原理 | 第23-24页 |
| 2.4.4 风电机组定功率分段控制策略 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于模糊聚类的风电场机组分群方法 | 第26-41页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 基于遗传算法改进的模糊C均值聚类算法 | 第26-32页 |
| 3.2.1 模糊C均值聚类算法基本原理 | 第26-29页 |
| 3.2.2 遗传算法基本原理 | 第29-30页 |
| 3.2.3 基于遗传算法改进的模糊C均值聚类算法 | 第30-32页 |
| 3.3 基于遗传-模糊C均值聚类的风电场机组分群方法 | 第32-37页 |
| 3.3.1 风电场机组分群特征值提取 | 第32-33页 |
| 3.3.2 基于GA-FCM算法的风电场机组分群方法 | 第33-37页 |
| 3.4 算例分析 | 第37-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 风电场场站级有功功率控制策略 | 第41-52页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 风电场场站级两级有功控制策略 | 第41-44页 |
| 4.2.1 风电场运行模式分析 | 第41-42页 |
| 4.2.2 风电场场站级两级有功控制策略 | 第42-44页 |
| 4.3 风电场群间优化调度策略 | 第44-45页 |
| 4.3.1 不切机群间优化调度策略 | 第44页 |
| 4.3.2 风电场最小切机策略 | 第44-45页 |
| 4.3.3 风电场群间平衡策略 | 第45页 |
| 4.4 风电场群内优化调度策略 | 第45-47页 |
| 4.4.1 风电场群内优化调度目标 | 第45-46页 |
| 4.4.2 风电场群内优化调度模型 | 第46-47页 |
| 4.5 算例分析 | 第47-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 结论与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 结论 | 第52-53页 |
| 5.2 后续研究展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 附录 | 第59-62页 |
| 附录A | 第59-60页 |
| 附录B | 第60页 |
| 附录C | 第60-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研工作 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |