风电项目机组选型综合评价研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外风电机组的发展 | 第11-12页 |
| 1.3 风电机组选型国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 本文主要研究工作 | 第14-15页 |
| 第2章 风电机组选型指标体系的分析与构建 | 第15-29页 |
| 2.1 风机选型的目标和特性 | 第15-16页 |
| 2.2 风机选型指标体系建立原则 | 第16页 |
| 2.3 风机选型相关指标分析 | 第16-26页 |
| 2.3.1 风电机组技术性能 | 第17-20页 |
| 2.3.2 与风场适应度 | 第20-23页 |
| 2.3.3 经济性能 | 第23-25页 |
| 2.3.4 机组运行能力 | 第25页 |
| 2.3.5 产品技术服务 | 第25-26页 |
| 2.4 风机选型指标体系构建 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 风电机组选型综合评价模型的构建 | 第29-40页 |
| 3.1 层次分析法 | 第29-32页 |
| 3.1.1 层次分析法原理概述 | 第29页 |
| 3.1.2 权重确定的具体步骤 | 第29-32页 |
| 3.2 神经网络理论 | 第32-36页 |
| 3.2.1 神经网络的概述 | 第32页 |
| 3.2.2 人工神经元模型 | 第32-33页 |
| 3.2.3 BP神经网络 | 第33-35页 |
| 3.2.4 BP神经网络的优缺点 | 第35-36页 |
| 3.3 粒子群优化理论 | 第36-38页 |
| 3.3.1 粒子群算法概述 | 第36-37页 |
| 3.3.2 算法流程 | 第37-38页 |
| 3.4 风机选型综合评价模型 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 实例分析 | 第40-56页 |
| 4.1 风场建设条件和风资源的分析 | 第40-43页 |
| 4.1.1 建设条件分析 | 第40页 |
| 4.1.2 风能资源状况分析 | 第40-43页 |
| 4.2 风机数据收集 | 第43-47页 |
| 4.2.1 风机各指标数据的收集 | 第43-44页 |
| 4.2.2 指标权重的确定 | 第44-46页 |
| 4.2.3 样本期望输出值的确定 | 第46-47页 |
| 4.3 风机选型模型的训练与测试 | 第47-52页 |
| 4.3.1 神经网络连接权值和阈值的优化 | 第47-49页 |
| 4.3.2 BP神经网络的训练与测试 | 第49-52页 |
| 4.4 结果分析 | 第52-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 结论与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 结论 | 第56页 |
| 5.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 附录 | 第60-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
