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大型风电场风速与功率关系分析及预测研究

摘要第6-7页
Abstract第7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题的研究背景和意义第10-11页
        1.1.1 课题研究的背景第10页
        1.1.2 课题研究的意义第10-11页
    1.2 课题的研究现状第11-14页
        1.2.1 国外研究现状第11-12页
        1.2.2 国内研究现状第12-14页
    1.3 主要研究内容第14-16页
第2章 基于集对分析的风电功率汇聚效应研究第16-25页
    2.1 风电功率波动性分析第16-19页
        2.1.1 波动量指标的定义第16-17页
        2.1.2 波动系数算例分析第17-19页
    2.2 集对分析模型第19-20页
        2.2.1 集对的概念及基本原理第19-20页
        2.2.2 联系度第20页
    2.3 算例分析第20-24页
        2.3.1 集对的构建第20页
        2.3.2 数据标幺化第20-21页
        2.3.3 类别的划分第21页
        2.3.4 设定联系度第21页
        2.3.5 结果分析第21-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第3章 风电功率弃风数据特征识别方法研究第25-36页
    3.1 风速功率数据的分布特征第25-26页
        3.1.1 标准功率曲线的建立第25-26页
        3.1.2 弃风数据的特征第26页
    3.2 粘滞区间的建立第26-29页
        3.2.1 传变误差的定义第27页
        3.2.2 概率纸第27-28页
        3.2.3 3s准则第28-29页
        3.2.4 粘滞区间第29页
    3.3 算例验证第29-35页
    3.4 本章小结第35-36页
第4章 基于卡尔曼滤波和支持向量机的风电功率实时预测研究第36-43页
    4.1 卡尔曼滤波算法的组合预测第36-38页
        4.1.1 卡尔曼滤波基本原理第36页
        4.1.2 状态方程和观测方程的建立第36-37页
        4.1.3 风电功率实时预测第37页
        4.1.4 组合预测的实现第37-38页
    4.2 误差评价指标第38-39页
    4.3 算例分析第39-42页
    4.4 本章小结第42-43页
第5章 风电场超短期功率预测系统第43-50页
    5.1 软件介绍第43-45页
        5.1.1 功能介绍第43页
        5.1.2 人机界面第43-44页
        5.1.3 运行环境及软件安装第44-45页
    5.2 系统模块介绍第45-49页
        5.2.1 功率预测第45-47页
        5.2.2 误差分析第47-48页
        5.2.3 系统设置第48-49页
    5.3 本章小结第49-50页
结论第50-51页
参考文献第51-55页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第55-56页
致谢第56页

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