| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 分布式风电监控技术研究现状、水平及发展趋势 | 第11-15页 |
| 1.2.1 风电监控技术发展现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 风电系统故障诊断技术发展现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的研究内容及论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 分布式风电监控系统总体设计 | 第17-25页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 分布式风电监控系统体系结构 | 第17-18页 |
| 2.2.1 客户机/服务器(C/S)模式体系结构 | 第17页 |
| 2.2.2 浏览器/服务器(B/S)模式体系结构 | 第17-18页 |
| 2.3 风力发电系统监控系统的总体设计 | 第18-21页 |
| 2.3.1 风电监控系统设计原则 | 第18-20页 |
| 2.3.2 风电监控系统总体结构设计 | 第20-21页 |
| 2.4 风力发电监控系统的功能设计 | 第21-22页 |
| 2.5 系统平台的选择及开发工具 | 第22-24页 |
| 2.5.1 .NET框架 | 第22-23页 |
| 2.5.2 数据库设计软件 | 第23-24页 |
| 2.5.3 数据来源与处理 | 第24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 风电系统数据服务器端设计 | 第25-34页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 风电监控系统数据库需求分析 | 第25页 |
| 3.3 数据表设计 | 第25-27页 |
| 3.3.1 概念模型设计 | 第25-27页 |
| 3.3.2 关系模式设计 | 第27页 |
| 3.4 数据表构建 | 第27-29页 |
| 3.5 数据库访问与操作 | 第29-33页 |
| 3.5.1 ADO.NET | 第29-30页 |
| 3.5.2 ADO.NET对数据库的访问 | 第30-31页 |
| 3.5.3 数据库操作 | 第31-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 风电监控系统通信方式设计 | 第34-42页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 风电现场常用通信协议 | 第34-35页 |
| 4.3 风电监控系统通信设计 | 第35-37页 |
| 4.4 风电监控系统通信接口 | 第37-41页 |
| 4.4.1 串口通信数据接口设计 | 第37-39页 |
| 4.4.2 TCP/IP协议通信数据接口 | 第39-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 风电监控系统人机界面及关键技术实现 | 第42-49页 |
| 5.1 引言 | 第42页 |
| 5.2 风电监控系统网页设计 | 第42-46页 |
| 5.2.1 系统主页面设计 | 第43页 |
| 5.2.2 界面的数据显示 | 第43-44页 |
| 5.2.3 其他控件的应用 | 第44-46页 |
| 5.3 风电监控系统网站关键技术实现 | 第46-48页 |
| 5.3.1 网站配置 | 第46页 |
| 5.3.2 数据实时显示 | 第46-47页 |
| 5.3.3 用户登录与校验 | 第47-48页 |
| 5.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 基于智能算法的风电系统故障诊断 | 第49-66页 |
| 6.1 引言 | 第49页 |
| 6.2 分布式风电系统诊断方法 | 第49-51页 |
| 6.2.1 特征信号的选取 | 第50页 |
| 6.2.2 风电系统电气部分模型仿真 | 第50-51页 |
| 6.3 故障诊断特征提取 | 第51-54页 |
| 6.4 诊断网络设计与训练 | 第54-58页 |
| 6.4.1 BP神经网络 | 第54页 |
| 6.4.2 BP神经网络设计 | 第54-57页 |
| 6.4.3 BP神经网络验证 | 第57-58页 |
| 6.5 支持向量机网络 | 第58-61页 |
| 6.6 故障诊断功能在B/S结构中的实现 | 第61-65页 |
| 6.6.1 BP与SVM网络的诊断效果对比 | 第61页 |
| 6.6.2 基于C | 第61-64页 |
| 6.6.3 系统诊断功能测试 | 第64-65页 |
| 6.7 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读学位期间主要科研成果 | 第71页 |