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风—光—抽水蓄能联合发电系统优化调度研究

摘要第3-4页
abstract第4-5页
1 绪论第8-16页
    1.1 论文的研究背景及意义第8页
    1.2 风力发展现状第8-9页
    1.3 光伏发电现状第9页
    1.4 我国抽水蓄能电站的建设情况第9-10页
    1.5 国内外工程实例和课题研究现状第10-15页
        1.5.1 国内外工程实例第10-11页
        1.5.2 课题研究现状第11-15页
    1.6 课题的主要研究内容第15-16页
2 风光抽蓄联合系统结构及各部分工作原理第16-30页
    2.1 风力发电机第16-19页
        2.1.1 风力发电机的基本结构第16页
        2.1.2 风力发电机的基本原理第16-17页
        2.1.3 风力发电机的最大功率点跟踪控制第17-19页
    2.2 光伏发电系统第19-24页
        2.2.1 光伏发电的基本原理第19-21页
        2.2.2 光伏电池最大功率跟踪控制第21-24页
    2.3 抽水蓄能电站第24-28页
        2.3.1 储能装置的必要性和分类第24-26页
        2.3.2 抽水蓄能电站的工作原理第26页
        2.3.3 抽水蓄能电站在电网中的作用第26-28页
    2.4 本章小结第28-30页
3 风光抽蓄联合系统调度模型第30-40页
    3.1 风电场模型第30-32页
        3.1.1 风电场输出功率特性第30-31页
        3.1.2 风电场实际出力变化的统计分析第31页
        3.1.3 风电场出力和负荷变化的关系第31-32页
        3.1.4 风电场出力特性分析结论第32页
    3.2 光伏电场模型第32-35页
        3.2.1 光伏电场输出功率特性第32-34页
        3.2.2 光伏电站实际出力变化的统计特性第34页
        3.2.3 光伏电站出力和负荷变化的关系第34-35页
        3.2.4 相邻日之间的光伏电站出力特性第35页
        3.2.5 光伏电站出力特性分析结论第35页
    3.3 联合系统运行工作原理及工作方式第35-36页
    3.4 联合系统运行模型第36-38页
        3.4.1 目标函数第36-37页
        3.4.2 联合系统运行约束条件第37-38页
    3.5 本章小结第38-40页
4 改进的免疫粒子群算法第40-50页
    4.1 标准粒子群算法简介第40-44页
        4.1.1 粒子群算法基本原理第40-41页
        4.1.2 粒子群算法流程第41-43页
        4.1.3 粒子群算法的参数分析与设置第43-44页
    4.2 约束问题的提出第44页
    4.3 罚函数法第44-45页
    4.4 改进的免疫粒子群算法(CIPSO)第45-46页
    4.5 CIPSO算法求解单目标约束优化问题的流程第46-48页
    4.6 本章小结第48-50页
5 风光抽水蓄能电站联合系统运行算例分析第50-58页
    5.1 模型参数设置第50-51页
        5.1.1 参考电价第50页
        5.1.2 风电场、光伏电站的电功率第50-51页
    5.2 模型结果分析第51-57页
        5.2.1 联合系统日经济效益第51-54页
        5.2.2 算法改进前后联合系统求解的收敛速度第54-55页
        5.2.3 抽水蓄能电站效益第55-57页
    5.3 本章小结第57-58页
6 结论和展望第58-60页
    6.1 结论第58页
    6.2 展望第58-60页
致谢第60-62页
参考文献第62-66页
附录第66页
    攻读硕士期间发表论文情况第66页

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