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基于大数据分析的风电机组运行状态监测评估

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第10-19页
    1.1 选题背景及意义第10-13页
        1.1.1 风力发电发展现状第10-11页
        1.1.2 课题研究对象与意义第11-13页
    1.2 国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 大数据研究现状第13-14页
        1.2.2 风电大数据应用现状第14-16页
        1.2.3 SCADA系统在风电机组状态监测的研究现状第16-17页
    1.3 论文研究内容第17-19页
        1.3.1 主要研究内容第17-18页
        1.3.2 本文结构第18-19页
第2章 风电机组及其运行特性第19-31页
    2.1 变速双馈风电机组结构第19-21页
    2.2 典型风电机组描述第21-23页
        2.2.1 典型风电机组概述及原理第21-22页
        2.2.2 典型发电机组运行特点第22-23页
    2.3 风力发电机组监控系统介绍(SCADA)第23-26页
        2.3.1 风电场SCADA系统第23-25页
        2.3.2 SCADA系统监测数据第25-26页
    2.4 风力发电机组运行特性第26-30页
        2.4.1 风特性第26-27页
        2.4.2 功率特性第27-28页
        2.4.3 转矩特性第28-29页
        2.4.4 风轮推力特性第29-30页
    2.5 本章小结第30-31页
第3章 基于SCADA数据的性能评估第31-41页
    3.1 概述第31页
    3.2 风电机组功率特性分析第31-33页
    3.3 风能利用系数第33-34页
        3.3.1 风能利用系数定义第33-34页
        3.3.2 风能利用系数的影响因素第34页
    3.4 转矩特性第34-35页
    3.5 推力特性第35-36页
    3.6 可用率与容量系数第36-37页
        3.6.1 可用率第36-37页
        3.6.2 容量系数第37页
    3.7 发电量第37-39页
    3.8 风电机组停机统计第39-40页
    3.9 本章小结第40-41页
第4章 基于SCADA数据的风电机组状态评估第41-53页
    4.1 概述第41-42页
        4.1.1 相关性分析第41页
        4.1.2 自相关分析及其应用第41-42页
        4.1.3 互相关分析及其应用第42页
    4.2 机舱振动监测第42-45页
        4.2.1 机舱振动的变化趋势分析第42-44页
        4.2.2 机舱振动的相关性分析第44-45页
    4.3 塔筒振动监测第45页
    4.4 齿轮箱温度监测第45-49页
        4.4.1 齿轮箱温度趋势分析第45-48页
        4.4.2 齿轮箱超温情况统计第48-49页
    4.5 其他性能参数相关性分析第49-51页
        4.5.1 桨距角的相关性分析第49-50页
        4.5.2 风轮转速的相关性分析第50-51页
        4.5.3 发电机转矩与转速的相关性分析第51页
    4.6 相关系数第51-52页
    4.7 本章小结第52-53页
第5章 基于SCADA数据的弃风情况评估第53-62页
    5.1 弃风原因分析第53页
    5.2 弃风统计方法第53-56页
        5.2.1 预测曲线法第54页
        5.2.2 计划曲线法第54-55页
        5.2.3 样板机法第55页
        5.2.4 功率曲线法第55-56页
    5.3 基于SCADA数据的弃风电量评估方法第56-58页
        5.3.1 数据采集第56页
        5.3.2 数据处理与筛选第56-57页
        5.3.3 风速修正第57-58页
        5.3.4 风电机组弃风电量的计算第58页
    5.4 实际运行机组弃风统计第58-61页
        5.4.1 弃风时序图第58-59页
        5.4.2 弃风电量变化规律第59-61页
    5.5 本章小结第61-62页
第6章 结论与展望第62-64页
参考文献第64-69页
攻读硕士学位期间发表的论文及其他研究成果第69-70页
致谢第70页

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