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 |