风电场数据采集监测与预报系统的设计与实现
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·数据通讯技术 | 第13-14页 |
| ·实时数据库技术 | 第14页 |
| ·基于历史数据的风电预测方法 | 第14-16页 |
| ·数据发布技术 | 第16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-18页 |
| 2 风电场数据采集监测与预报系统框架设计 | 第18-25页 |
| ·风电场数据采集监测与预报系统总体设计思想 | 第18-21页 |
| ·系统功能及特点 | 第18-20页 |
| ·系统总体设计 | 第20页 |
| ·实时数据库选型 | 第20-21页 |
| ·预测方法及精度的设定 | 第21页 |
| ·网络平台的设计 | 第21-24页 |
| ·网络建设要求 | 第22页 |
| ·网络规划及配置 | 第22-23页 |
| ·网络拓扑结构 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 3 基于PI数据库的实时数据平台的建立 | 第25-36页 |
| ·数据点及文档的建立及配置 | 第25-28页 |
| ·点数据库 | 第25-27页 |
| ·数据文档的建立 | 第27-28页 |
| ·PI数据库通讯及接口解决方案 | 第28-30页 |
| ·数据通讯 | 第28页 |
| ·数据库接口解决方案 | 第28-30页 |
| ·PI数据处理系统 | 第30-34页 |
| ·快照子系统 | 第31页 |
| ·压缩测试子系统 | 第31-34页 |
| ·存档子系统 | 第34页 |
| ·客户端模块设计 | 第34-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 4 基于历史数据的风电机组功率短期预测 | 第36-57页 |
| ·风电场运行数据的预处理 | 第36-41页 |
| ·风速时间序列的"孤立点"处理 | 第36-37页 |
| ·风速时间序列的季节性处理 | 第37-38页 |
| ·风速时间序列的平稳性处理 | 第38-39页 |
| ·仿真实例 | 第39-41页 |
| ·基于ARMA模型的短期预测模型建立 | 第41-46页 |
| ·ARMA模型 | 第41-42页 |
| ·基于AIC准则的模型定阶 | 第42-43页 |
| ·预测实例 | 第43-46页 |
| ·24小时功率预报值的生成 | 第46-55页 |
| ·基于BP神经网络的风速功率模型建立 | 第46-48页 |
| ·基于BP神经网络的风速功率模型建立过程 | 第48-50页 |
| ·风速功率曲线 | 第50-51页 |
| ·电网负荷调度需求 | 第51-52页 |
| ·仿真实例 | 第52-55页 |
| ·小结 | 第55-57页 |
| 5 基于B/S框架的局域网实时信息网络发布的设计 | 第57-69页 |
| ·开发工具及系统模式 | 第57-60页 |
| ·ASP.NET介绍及其特点 | 第57-59页 |
| ·B/S系统开发模式的介绍及其特点 | 第59-60页 |
| ·Web服务器端设计 | 第60-62页 |
| ·VPN局域网设置 | 第60-61页 |
| ·IIS服务器配置 | 第61-62页 |
| ·网站功能模块设计 | 第62-68页 |
| ·实时数据发布模块设计 | 第62-65页 |
| ·数据曲线模块设计 | 第65-66页 |
| ·数据报表模块设计 | 第66-67页 |
| ·预测模块设计 | 第67-68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| 6 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 作者简历 | 第74-76页 |
| 学位论文数据集 | 第76页 |
