| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 选题背景及其意义 | 第7-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 风电-储能系统的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 风电储能容量优化配置的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 电解水制氢的种类 | 第11-12页 |
| 1.3.1 固体氧化物电解槽 | 第11页 |
| 1.3.2 聚合物薄膜电解槽 | 第11-12页 |
| 1.3.3 碱性电解槽 | 第12页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第12-14页 |
| 第2章 风-氢储能系统的组成及数学模型 | 第14-25页 |
| 2.1 风-氢储能系统的组成部分 | 第14-15页 |
| 2.2 风-氢储能系统的数学模型 | 第15-21页 |
| 2.2.1 风力发电机组的模型 | 第15-16页 |
| 2.2.2 碱性电解槽的模型 | 第16-17页 |
| 2.2.3 储氢罐及压缩机的模型 | 第17-18页 |
| 2.2.4 质子交换摸燃料电池（PEMFC）模型 | 第18-21页 |
| 2.3 风-氢储能系统的优化模型 | 第21-24页 |
| 2.3.1 风-氢储能系统容量优化配置的意义浅析 | 第21页 |
| 2.3.2 目标函数 | 第21-23页 |
| 2.3.3 约束条件 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于快速非支配排序遗传算法的优化方法 | 第25-42页 |
| 3.1 多目标优化问题的理论介绍 | 第25-26页 |
| 3.1.1 多目标优化问题 | 第25-26页 |
| 3.1.2 Pareto最优解集的概念 | 第26页 |
| 3.2 带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II) | 第26-35页 |
| 3.2.1 遗传算法的基本原理 | 第27-28页 |
| 3.2.2 遗传算法的主要操作 | 第28-29页 |
| 3.2.3 NSGA-II算法流程 | 第29-32页 |
| 3.2.4 NSGA-II算法的关键算子 | 第32-35页 |
| 3.3 算例分析 | 第35-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 商用电解槽用于风-氢储能系统的研究 | 第42-50页 |
| 4.1 系统的优化模型 | 第43-46页 |
| 4.1.1 风-氢储能系统的输出期望值及储能系统的损失量 | 第43-45页 |
| 4.1.2 储氢量及评价风电波动量的确定 | 第45-46页 |
| 4.2 算例分析 | 第46-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 总结 | 第50-51页 |
| 5.2 展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读硕士期间所发表的论文及参与的科研项目 | 第57-59页 |