基于蚁群算法的风电场无功补偿
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-24页 |
| ·选题背景 | 第10-17页 |
| ·国内外风力发电技术发展现状 | 第10-15页 |
| ·国内外风力发电技术发展趋势 | 第15-17页 |
| ·研究意义 | 第17-18页 |
| ·不同类型风机的无功特性 | 第18-21页 |
| ·国内外无功补偿容量及其控制方法的研究现状 | 第21-23页 |
| ·论文的主要工作内容 | 第23-24页 |
| 2 异步风力发电系统潮流计算 | 第24-38页 |
| ·风电系统潮流计算的数学模型 | 第24-27页 |
| ·单台风力发电机的处理 | 第24-26页 |
| ·多台风电机的阻抗参数等值 | 第26-27页 |
| ·风电系统的潮流计算方法 | 第27-33页 |
| ·异步风力发电机的PQ节点模型 | 第28-29页 |
| ·异步风力发电机的RX节点模型 | 第29-32页 |
| ·异步风力发电机的QV节点模型 | 第32-33页 |
| ·算例分析 | 第33-38页 |
| 3 蚁群算法 | 第38-54页 |
| ·蚁群算法概述 | 第38-41页 |
| ·真实的蚁群行为 | 第38-39页 |
| ·蚂蚁行为的特点 | 第39页 |
| ·人工蚁群算法的产生 | 第39-41页 |
| ·蚁群算法基本原理 | 第41-44页 |
| ·蚁群算法的基本流程 | 第44-46页 |
| ·蚁群算法参数的选择 | 第46-48页 |
| ·信息素挥发度的选择 | 第46-47页 |
| ·蚂蚁数量的选择 | 第47页 |
| ·启发式因子的选择 | 第47-48页 |
| ·蚁群算法用于无功补偿的现实意义 | 第48-54页 |
| ·蚁群算法理论研究现状 | 第48-50页 |
| ·蚁群算法应用研究现状 | 第50-51页 |
| ·蚁群算法计算无功补偿的可用性 | 第51-54页 |
| 4 基于蚁群算法的无功补偿 | 第54-68页 |
| ·风电系统进行无功补偿的必要性 | 第54-58页 |
| ·蚁群算法用于计算无功补偿容量的优越性 | 第58-59页 |
| ·无功变量的离散化 | 第58页 |
| ·正反馈机制 | 第58-59页 |
| ·无功补偿的措施和算法 | 第59-61页 |
| ·算例分析 | 第61-68页 |
| 5 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 附录A | 第76-78页 |
| 附录B | 第78-90页 |
| 学位论文数据集 | 第90页 |
