| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-23页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 混合发电系统发展概况 | 第15-18页 |
| 1.2.1 混合发电系统特征 | 第15-17页 |
| 1.2.2 国外风光发电的发展现状 | 第17页 |
| 1.2.3 我国风光发电的发展现状 | 第17-18页 |
| 1.3 国内外对混合发电系统容量优化配置的技术研究 | 第18-21页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3.2 我国的研究现状 | 第20页 |
| 1.3.3 混合发电系统优化设计的发展前景及需解决问题 | 第20-21页 |
| 1.4 本文研究内容与主要工作 | 第21-23页 |
| 第2章 混合发电系统模型及能源资源评估 | 第23-35页 |
| 2.1 混合发电系统的结构 | 第23页 |
| 2.2 混合发电系统的模型 | 第23-30页 |
| 2.2.1 风力发电机 | 第23-25页 |
| 2.2.2 太阳能光伏发电阵列 | 第25-28页 |
| 2.2.3 蓄电池组 | 第28-29页 |
| 2.2.4 柴油发电机组 | 第29页 |
| 2.2.5 其他组成部分 | 第29-30页 |
| 2.3 项目实施地风光资源评估 | 第30-34页 |
| 2.3.1 资源评估的意义 | 第30-31页 |
| 2.3.2 太阳能资源分布情况 | 第31-32页 |
| 2.3.3 风能资源分布情况 | 第32-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于FOA算法的混合发电系统最优容量配置 | 第35-47页 |
| 3.1 混合发电系统优化模型的建立 | 第35-36页 |
| 3.1.1 系统优化目标函数 | 第35-36页 |
| 3.1.2 约束条件 | 第36页 |
| 3.2 系统能量运行方案 | 第36-37页 |
| 3.3 FOA算法 | 第37-39页 |
| 3.3.1 果蝇群体行为描述 | 第37-38页 |
| 3.3.2 FOA算法的原理 | 第38-39页 |
| 3.3.3 FOA算法的发展与应用 | 第39页 |
| 3.4 基于FOA算法的混合发电系统容量优化配置 | 第39-40页 |
| 3.5 混合发电系统仿真参数 | 第40-43页 |
| 3.6 仿真实验与分析 | 第43-45页 |
| 3.7 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 基于IFOA算法的混合发电系统最优容量配置 | 第47-55页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 IFOA算法 | 第47-50页 |
| 4.2.1 FOA算法改进机制分析 | 第47-48页 |
| 4.2.2 IFOA算法的实现 | 第48-50页 |
| 4.3 基于IFOA算法的混合发电系统最优容量配置 | 第50-54页 |
| 4.3.1 仿真输入参数 | 第50页 |
| 4.3.2 IFOA仿真实验及结果对比分析 | 第50-52页 |
| 4.3.3 不同混合发电系统的优化结果对比分析 | 第52-53页 |
| 4.3.4 不同天气情况下系统能量平衡分析 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 混合发电系统的多目标优化设计 | 第55-67页 |
| 5.1 混合发电系统多目标优化模型的建立 | 第55-56页 |
| 5.2 多目标优化问题的求解 | 第56-58页 |
| 5.2.1 Pareto最优概念 | 第56-57页 |
| 5.2.2 实现多目标优化的算法 | 第57-58页 |
| 5.3 基于IFOA算法的多目标优化 | 第58-59页 |
| 5.4 混合发电系统的多目标优化仿真实验 | 第59-66页 |
| 5.4.1 系统仿真结果及分析 | 第59-63页 |
| 5.4.2 系统不同型号设备匹配时的仿真对比分析 | 第63-64页 |
| 5.4.3 不同地区时系统的仿真对比分析 | 第64-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 主要研究成果 | 第67-68页 |
| 6.2 进一步工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 附录 | 第75页 |
