| 中文摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.2.1 全球风电发展现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 中国风电发展现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 风电消纳现状 | 第11-12页 |
| 1.3 智能电网与新能源并网 | 第12-15页 |
| 1.3.1 本文创新点 | 第13页 |
| 1.3.2 本文研究工作 | 第13-15页 |
| 第二章 相关研究现状分析 | 第15-23页 |
| 2.1 分布式电源并网 | 第15-17页 |
| 2.2 风电功率预测 | 第17-18页 |
| 2.3 智能电网与风电消纳 | 第18-19页 |
| 2.4 综合调度 | 第19-23页 |
| 第三章 改进型功率预测算法 | 第23-35页 |
| 3.1 BP网络预测算法 | 第23-28页 |
| 3.1.1 网络结构和数学模型 | 第23-24页 |
| 3.1.2 BP算法 | 第24-25页 |
| 3.1.3 BP神经网络存在的缺陷及其产生的原因 | 第25-26页 |
| 3.1.4 改进BP神经网络的技术 | 第26-28页 |
| 3.2 遗传算法 | 第28-29页 |
| 3.2.1 个体染色体编码 | 第28页 |
| 3.2.2 选择操作 | 第28页 |
| 3.2.3 交叉操作 | 第28页 |
| 3.2.4 变异操作 | 第28-29页 |
| 3.2.5 适应度函数 | 第29页 |
| 3.3 遗传算法优化BP | 第29-32页 |
| 3.3.1 标准遗传算法优化BP | 第29-30页 |
| 3.3.2 MPGA优化BP网络 | 第30-32页 |
| 3.3.3 机器学习算法中函数泛化能力提高的措施 | 第32页 |
| 3.4 风电功率与电力负荷长期预测 | 第32-35页 |
| 第四章 算例验证 | 第35-55页 |
| 4.1 风功率预测算法验证 | 第35-41页 |
| 4.1.1 短期预测算法验证 | 第35-38页 |
| 4.1.2 中长期预测算法验证 | 第38-41页 |
| 4.2 风功率预测系统实现 | 第41-44页 |
| 4.2.1 短期预测系统界面 | 第41-43页 |
| 4.2.2 中长期预测系统界面 | 第43-44页 |
| 4.3 虚拟发电厂的故障诊断 | 第44-55页 |
| 4.3.1 故障诊断的BP网络算法 | 第44-49页 |
| 4.3.2 经过遗传算法优化之后的BP网络 | 第49页 |
| 4.3.3 过拟合操作 | 第49页 |
| 4.3.4 参数映射编码方式 | 第49-50页 |
| 4.3.5 算例分析 | 第50-54页 |
| 4.3.6 结论 | 第54-55页 |
| 第五章 风电并网问题哈密地区实证分析 | 第55-71页 |
| 5.1 新疆哈密地区的确定 | 第55-57页 |
| 5.2 哈密风电发展现状 | 第57-58页 |
| 5.2.1 电源建设现状 | 第57页 |
| 5.2.2 电网建设现状 | 第57-58页 |
| 5.3 风电消纳中的政府举措 | 第58页 |
| 5.3.1 上下产业链的引导 | 第58页 |
| 5.3.2 强化气象部门与风电场的联动 | 第58页 |
| 5.4 新疆哈密电网消纳措施 | 第58-66页 |
| 5.4.1 全力做好电力市场预测 | 第58-60页 |
| 5.4.2 加强负荷特性分析 | 第60-63页 |
| 5.4.3 做好电网发展规划 | 第63-65页 |
| 5.4.4 优化风电场群接入系统方案 | 第65页 |
| 5.4.5 风电火电打捆输送模式 | 第65-66页 |
| 5.5 新疆哈密风电场提高稳定性措施 | 第66-68页 |
| 5.5.1 积极与电网衔接，加强风电并网消纳 | 第66页 |
| 5.5.2 做好风电并网运行相关工作，确保安全稳定运行 | 第66-68页 |
| 5.6 运营效果分析及启示 | 第68-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |