| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 风电场稳态建模研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 风电场动态建模研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第12-13页 |
| 第2章 风力发电系统数学模型 | 第13-28页 |
| 2.1 风力发电系统概念 | 第13-14页 |
| 2.2 风速模型 | 第14-18页 |
| 2.3 风力机模型 | 第18-22页 |
| 2.3.1 风力机转矩模型 | 第18-19页 |
| 2.3.2 传动系统模型 | 第19-20页 |
| 2.3.3 桨距控制系统模型 | 第20-22页 |
| 2.4 风力发电机模型 | 第22-27页 |
| 2.4.1 鼠笼式异步风电机数学模型 | 第22-23页 |
| 2.4.2 双馈异步式风电机数学模型 | 第23-26页 |
| 2.4.3 永磁直驱式风电机数学模型 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于时间序列聚类算法的机群划分原理 | 第28-38页 |
| 3.1 风电场实测时间序列的选取与构造 | 第28-29页 |
| 3.2 时间序列聚类算法原理 | 第29-32页 |
| 3.2.1 时间序列聚类算法分类 | 第29-31页 |
| 3.2.2 时间序列聚类的相似性度量 | 第31-32页 |
| 3.3 基于K-means聚类算法的机群划分方法 | 第32-33页 |
| 3.4 某实际风电场的机群划分与合理性评估 | 第33-36页 |
| 3.5 实例系统仿真 | 第36-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于模拟退火优化K-means聚类算法的风电场机群划分 | 第38-47页 |
| 4.1 传统K-means聚类算法的局限性 | 第38页 |
| 4.2 模拟退火算法与K-means算法的优化结合 | 第38-39页 |
| 4.3 基于SA-KM聚类算法的机群划分方法 | 第39-41页 |
| 4.4 某实际风电场的机群划分与合理性评估 | 第41-43页 |
| 4.5 实例系统仿真 | 第43-46页 |
| 4.5.1 风速扰动仿真分析 | 第43页 |
| 4.5.2 电网侧短路故障仿真分析 | 第43-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 结论与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 结论 | 第47页 |
| 5.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻读硕士学位期间的学术论文及其它成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |