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风电场内机组优化调度研究

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
Contents第13-16页
第1章 绪论第16-28页
   ·引言第16-21页
     ·课题研究背景第16-19页
     ·课题研究的目的和意义第19-21页
   ·国内外研究现状第21-25页
     ·风力发电机组疲劳载荷方面的研究第21-22页
     ·风电场功率预测的研究第22-23页
     ·含风电场的电力系统经济调度及风电场内优化调度的研究第23-25页
   ·论文研究内容和技术路线第25-28页
     ·研究内容第25-26页
     ·技术路线第26-28页
第2章 风力发电机组疲劳载荷与疲劳损伤研究第28-54页
   ·引言第28页
   ·基于GH-Bladed的疲劳载荷计算第28-37页
     ·风力发电机组载荷及其来源第28-29页
     ·风力发电机组载荷计算坐标第29-32页
     ·风力发电机组疲劳载荷计算工况第32-34页
     ·风力发电机组基本参数以及风模型第34-37页
   ·风力发电机组疲劳载荷与疲劳损伤第37-52页
     ·雨流计算法则与Miner疲劳累积损伤理论第37-39页
     ·等效疲劳载荷以及相对疲劳损伤量第39-52页
   ·本章小结第52-54页
第3章 基于相空间重构的风电功率预测研究第54-63页
   ·引言第54-55页
   ·基于相空间重构的风电功率短期预测第55-62页
     ·混沌动力学系统的相空间重构第55-56页
     ·神经网络和Volterra级数第56-58页
     ·风电功率的预测模型第58-59页
     ·算例分析第59-62页
   ·本章小结第62-63页
第4章 基于降低集电系统损耗的风电场内机组功率分配模型第63-87页
   ·引言第63页
   ·风电场内功率分配模型第63-86页
     ·风电场集电系统第63-66页
     ·牛顿-拉夫逊法潮流计算第66-71页
     ·粒子群算法和粒子群-遗传算法优化风电场内功率分配研究第71-77页
     ·算例及分析第77-86页
   ·本章小结第86-87页
第5章 风电场内机组组合优化研究第87-106页
   ·引言第87页
   ·以机组疲劳损伤量最小为目标的机组组合模型第87-88页
     ·目标函数第87-88页
     ·约束条件第88页
   ·改进二进制粒子群算法优化机组组合研究第88-95页
     ·改进二进制粒子群算法原理概述第88-91页
     ·算例及分析第91-95页
   ·遗传算法优化机组组合研究第95-100页
     ·遗传算法原理概述第95-97页
     ·算例及分析第97-100页
   ·粒子群-遗传算法优化机组组合研究第100-104页
     ·粒子群-遗传算法原理概述第100页
     ·算例及分析第100-104页
   ·本章小结第104-106页
第6章 风电场内机组分类运行研究第106-134页
   ·引言第106页
   ·自组织特征映射神经网络第106-113页
     ·自组织特征映射神经网络的概述第106-107页
     ·建模过程第107-109页
     ·算例及分析第109-113页
   ·基于遗传模拟退火算法的模糊聚类算法第113-124页
     ·模糊聚类算法第113-119页
     ·模拟退火算法原理概述第119-122页
     ·基于遗传模拟退火算法的模糊聚类算法原理概述第122-123页
     ·算例及分析第123-124页
   ·基于风力发电机组分类的风电场内功率分配模型第124-132页
     ·遗传算法优化风电场内功率分配研究第124-126页
     ·算例及分析第126-132页
   ·本章小结第132-134页
第7章 结论与展望第134-137页
   ·结论第134-136页
   ·展望第136-137页
参考文献第137-147页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第147-148页
攻读博士学位期间参加的科研工作第148-149页
致谢第149-150页
作者简介第150页

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