| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 改进遗传KM聚类(IGKM)算法 | 第13-25页 |
| 2.1 聚类算法概述 | 第13页 |
| 2.2 K-means聚类算法 | 第13-14页 |
| 2.2.1 K-means聚类算法基本原理 | 第13-14页 |
| 2.2.2 K-means聚类算法步骤及优缺点 | 第14页 |
| 2.3 遗传算法 | 第14-16页 |
| 2.4 改进遗传KM聚类算法的实现 | 第16-24页 |
| 2.4.1 适应度函数的结构 | 第16-17页 |
| 2.4.2 编码方案 | 第17-18页 |
| 2.4.3 种群初始化 | 第18页 |
| 2.4.4 K-means优化操作 | 第18-19页 |
| 2.4.5 遗传操作 | 第19-20页 |
| 2.4.6 改进遗传KM算法流程 | 第20-22页 |
| 2.4.7 改进遗传KM算法主程序 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于撬棒电路的双馈风电机组建模 | 第25-40页 |
| 3.1 双馈风电机组数学模型 | 第25-34页 |
| 3.1.1 风力机模型 | 第26-27页 |
| 3.1.2 两质量块传动模型 | 第27页 |
| 3.1.3 感应电机模型 | 第27-29页 |
| 3.1.4 变流器控制模型 | 第29-32页 |
| 3.1.5 Crowbar电路 | 第32-34页 |
| 3.2 双馈风力发电机Crowbar保护策略分析 | 第34页 |
| 3.3 算例仿真 | 第34-39页 |
| 3.3.1 故障持续时间对LVRT的影响 | 第34-36页 |
| 3.3.2 风机运行状况对LVRT的影响 | 第36-37页 |
| 3.3.3 电压跌落深度和风机运行状况对Crowbar控制策略选取的影响 | 第37页 |
| 3.3.4 考虑三重因素的Crowbar控制策略优化分析 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于IGKM算法的风电场等值建模方法 | 第40-47页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 风速模型 | 第40-42页 |
| 4.3 风电场电气接线方式 | 第42-44页 |
| 4.4 风电场等值建模方法的实现 | 第44-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 风电场等值模型算例仿真 | 第47-56页 |
| 5.1 风电场仿真系统及电气参数 | 第47-48页 |
| 5.2 风电场正常运行下的仿真分析 | 第48-51页 |
| 5.2.1 基于聚类算法风电场等值模型静态仿真分析 | 第48-49页 |
| 5.2.2 改进遗传KM聚类算法k值的选取 | 第49页 |
| 5.2.3 风速扰动下的仿真分析 | 第49-51页 |
| 5.3 短路故障下的仿真分析 | 第51-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第61-63页 |
