| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-16页 |
| 1.2.1 风速与风功率预测研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.2 风功率优化分配研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.3 存在的问题 | 第15-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 2 风速与风功率数据处理方法研究 | 第18-26页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 风机选择 | 第18-22页 |
| 2.2.1 SCADA系统 | 第18-19页 |
| 2.2.2 风速与风功率数据归一化 | 第19-20页 |
| 2.2.3 零功率点数据的处理 | 第20-21页 |
| 2.2.4 风机选择过程 | 第21-22页 |
| 2.3 模型数据的预处理 | 第22-24页 |
| 2.3.1 SCADA数据处理 | 第23-24页 |
| 2.3.2 模型训练和测试矩阵建立 | 第24页 |
| 2.4 小结 | 第24-26页 |
| 3 风速与风功率预测模型 | 第26-42页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 人工神经网络基本原理 | 第26-27页 |
| 3.3 风速预测模型 | 第27-36页 |
| 3.3.1 单步与多步的风速预测模型 | 第27-30页 |
| 3.3.2 训练样本数对模型精度的影响分析 | 第30-31页 |
| 3.3.3 基于Adaboost_BP的风速预测模型 | 第31-36页 |
| 3.4 风功率预测 | 第36-40页 |
| 3.4.1 风功率预测模型建立过程 | 第37-38页 |
| 3.4.2 风功率预测范围 | 第38-40页 |
| 3.4.3 风功率预测结果 | 第40页 |
| 3.5 小结 | 第40-42页 |
| 4 基于风速预测的风电机组发电可靠度评估方法 | 第42-52页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 风电机组状态参数选择与拟合方法 | 第42-47页 |
| 4.2.1 描述风电机组运行状态的参数选择 | 第42-44页 |
| 4.2.2 状态参数拟合与修正 | 第44-47页 |
| 4.3 风电机组发电可靠度评估 | 第47-50页 |
| 4.3.1 状态参数异常程度量化 | 第47-48页 |
| 4.3.2 状态参数异常辨识过程 | 第48-49页 |
| 4.3.3 风电机组发电可靠度 | 第49-50页 |
| 4.4 小结 | 第50-52页 |
| 5 风电场内有功功率优化调度 | 第52-62页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 风电机组网络结构分类 | 第52-55页 |
| 5.3 基于遗传算法的风电场内有功功率优化调度 | 第55-58页 |
| 5.3.1 优化目标 | 第55-57页 |
| 5.3.2 遗传算法基本原理 | 第57页 |
| 5.3.3 约束条件 | 第57-58页 |
| 5.4 算例分析 | 第58-61页 |
| 5.4.1 优化过程 | 第58-59页 |
| 5.4.2 优化结果 | 第59-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 结论与展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 附录 | 第72页 |
| A作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第72页 |
| B作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目情况 | 第72页 |