| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 风电功率波动特性研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 风电场风速、功率预测研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 含风电电力系统的电压稳定性研究现状 | 第13-14页 |
| 1.5 论文构成及研究内容 | 第14-16页 |
| 1.5.1 本文主要的研究工作 | 第14页 |
| 1.5.2 本文章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 基于时间序列-自适应卡尔曼滤波法的超短期风速预测 | 第16-29页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 时间序列分析法 | 第16-17页 |
| 2.2.1 平稳时间序列及其性质 | 第16-17页 |
| 2.2.2 非平稳时间序列的平稳化 | 第17页 |
| 2.2.3 非平稳时间序列及其模型(ARIMA) | 第17页 |
| 2.3 卡尔曼滤波法 | 第17-20页 |
| 2.3.1 最优线性离散滤波概述 | 第17-18页 |
| 2.3.2 卡尔曼滤波递推方程 | 第18-19页 |
| 2.3.3 卡尔曼滤波递推方程的改进 | 第19-20页 |
| 2.4 算例分析 | 第20-28页 |
| 2.4.1 数据处理 | 第20-21页 |
| 2.4.2 时间序列法预测方程 | 第21页 |
| 2.4.3 时间序列-卡尔曼滤波混合算法预测方程 | 第21-22页 |
| 2.4.4 时间序列模型预测结果分析 | 第22-24页 |
| 2.4.5 时间序列-卡尔曼滤波混合算法预测结果分析 | 第24-26页 |
| 2.4.6 时间序列-自适应卡尔曼滤波算法预测结果分析 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 区域风电场的功率波动特性分析 | 第29-37页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 基于GEOS-5 DAS的风电波动功率分析 | 第29页 |
| 3.3 风电功率波动特性分析 | 第29-33页 |
| 3.3.1 风电功率的季节性波动和日内波动特性 | 第29-31页 |
| 3.3.2 风电功率的日内波动特性的季节性差异 | 第31-33页 |
| 3.4 风电有功功率输出与负荷变化的相关性 | 第33-36页 |
| 3.4.1 风电有功功率输出与平均日负荷变化的相关性 | 第33页 |
| 3.4.2 不同季节下风电输出功率与平均日负荷变化的特性 | 第33-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 含风电电力系统的电压稳定性仿真分析 | 第37-56页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 电力系统稳定性分析基础理论 | 第37-38页 |
| 4.3 含风电电力系统的电压稳定性仿真分析 | 第38-54页 |
| 4.3.1 不同风电功率波动特性下的含风电电力系统电压稳定性仿真分析 | 第38-42页 |
| 4.3.2 关键线路故障对含风电电力系统的电压稳定性影响分析 | 第42-45页 |
| 4.3.3 无功补偿装置对稳定含风电电力系统母线节点电压的作用仿真 | 第45-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 考虑SVC的含风电电力系统电压稳定性分岔现象分析 | 第56-64页 |
| 5.1 引言 | 第56页 |
| 5.2 分岔理论 | 第56-58页 |
| 5.2.1 分岔理论的数学描述 | 第56页 |
| 5.2.2 平衡解流行的追踪 | 第56-57页 |
| 5.2.3 局部分岔类型 | 第57-58页 |
| 5.3 电压稳定性分岔控制 | 第58-59页 |
| 5.3.1 静止无功补偿器（SVC）介绍 | 第58页 |
| 5.3.2 高通滤波器washout filter介绍 | 第58-59页 |
| 5.4 算例仿真 | 第59-63页 |
| 5.4.1 静止无功补偿器（SVC）的参数对电力系统电压稳定性的影响 | 第59-60页 |
| 5.4.2 含高通滤波器的SVC对含风电电力系统电压分岔现象的影响 | 第60-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第70-71页 |
