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大型风电场群运行特性与优化控制研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第15-29页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第15-19页
    1.2 主流风力发电系统概述第19-21页
    1.3 风电场群建模研究现状第21-24页
    1.4 风功率预测技术研究现状第24-25页
    1.5 风电场群负荷分配与调度研究动态第25-26页
    1.6 论文的主要研究内容第26-27页
    1.7 论文的结构安排第27-29页
第2章 大型风电场群数据预处理研究第29-45页
    2.1 引言第29页
    2.2 研究对象简介第29-33页
        2.2.1 甘肃玉门大型风电场群第29-32页
        2.2.2 张家口崇礼小型风电场群第32-33页
    2.3 马尔可夫理论概述第33-38页
    2.4 风功率数据预处理研究第38-44页
        2.4.1 基于二阶马尔可夫链的风功率时间序列建模第38-39页
        2.4.2 模型验证第39-41页
        2.4.3 缺失值处理方法验证第41-44页
    2.5 本章小结第44-45页
第3章 大型风电场群运行特性研究第45-58页
    3.1 引言第45页
    3.2 风向模型研究第45-52页
        3.2.1 风向模型状态划分第45-46页
        3.2.2 风向时间序列马尔可夫性建模第46-47页
        3.2.3 马尔可夫链风向模型验证第47-50页
        3.2.4 风向模型预测性能分析第50-52页
        3.2.5 风向模型小结第52页
    3.3 大型风电场群平滑效应研究第52-56页
        3.3.1 平滑效应产生机理第52-53页
        3.3.2 平滑效应分析理论第53-54页
        3.3.3 风电场群内部平滑效应第54-55页
        3.3.4 平滑效应小结第55-56页
    3.4 多能源互补中各能源调节能力分析第56-57页
    3.5 章节小结第57-58页
第4章 面向虚拟发电厂的大型风电场群动态聚类模型研究第58-83页
    4.1 引言第58页
    4.2 虚拟发电厂概述第58-61页
    4.3 大型风电场群动态聚类模型第61-69页
        4.3.1 建模流程第62页
        4.3.2 考虑平滑作用的聚类数选择第62-63页
        4.3.3 大型风电场群聚类分析方法第63-69页
    4.4 虚拟风机参数聚合第69-72页
    4.5 实际风电场群建模仿真第72-82页
        4.5.1 甘肃玉门大型风电场群模型第72-79页
        4.5.2 张家口崇礼小型风电场群模型第79-82页
    4.6 本章小结第82-83页
第5章 面向大型风电场群动态聚类模型的风功率预测研究第83-98页
    5.1 引言第83页
    5.2 风功率信号分解第83-87页
    5.3 基于最小二乘支持向量机的短期风功率预测第87-94页
    5.4 预测模型验证第94-97页
        5.4.1 整体预测模型第94页
        5.4.2 预测步骤第94-95页
        5.4.3 预测误差第95-96页
        5.4.4 仿真结果第96-97页
    5.5 本章小结第97-98页
第6章 大型风电场群优化控制研究第98-112页
    6.1 引言第98页
    6.2 大型风电场群风功率全程可调策略研究第98-102页
    6.3 风电场成本分析第102-105页
    6.4 大型风电场群优化控制建模第105-109页
        6.4.1 优化控制目标函数第105-107页
        6.4.2 粒子群优化算法第107-109页
    6.5 算例分析第109-111页
        6.5.1 场景 1:一般调度场景第109-110页
        6.5.2 场景 2:极端调度场景第110-111页
    6.6 本章小结第111-112页
第7章 结论与展望第112-114页
    7.1 结论第112-113页
    7.2 后续工作展望第113-114页
参考文献第114-121页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第121-122页
攻读博士学位期间参加的科研工作第122-123页
致谢第123-124页
作者简介第124页

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