| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 选题背景及其意义 | 第11-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 并网风电机组运行功率特性的研究分析 | 第14-15页 |
| 1.2.2 并网风电机组性能的研究分析 | 第15-16页 |
| 1.2.3 并网风电运行弃风电量的研究分析 | 第16-17页 |
| 1.3 课题研究主要内容 | 第17-19页 |
| 第2章 风电并网运行的基本信息统计分析 | 第19-25页 |
| 2.1 风特性的基本理论 | 第19-21页 |
| 2.1.1 风的物理特性 | 第19-20页 |
| 2.1.2 几种风速特性介绍 | 第20页 |
| 2.1.3 风能的计算 | 第20-21页 |
| 2.2 风电机组概述 | 第21-22页 |
| 2.2.1 风电机组基本结构 | 第21页 |
| 2.2.2 风电机组分类及其工作原理 | 第21-22页 |
| 2.3 风电机组在线监测状态分析 | 第22-24页 |
| 2.3.1 风力发电机组的状态监测量 | 第23页 |
| 2.3.2 风力发电机组的故障机理分析 | 第23-24页 |
| 2.4 小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于 SCADA 数据并网风电功率波动特性研究 | 第25-35页 |
| 3.1 功率波动特性量化指标定义 | 第25-26页 |
| 3.2 功率波动特性 min 级分量概率密度分布研究 | 第26-28页 |
| 3.2.1 分离风电功率 min 级分量算法 | 第26-28页 |
| 3.2.2 风电功率 min 级分量概率密度函数 | 第28页 |
| 3.3 实例分析 | 第28-33页 |
| 3.3.1 实例一 | 第28-30页 |
| 3.3.2 实例二 | 第30-33页 |
| 3.4 小结 | 第33-35页 |
| 第4章 基于 SCADA 数据并网风电机组性能评估 | 第35-46页 |
| 4.1 改进的模糊综合评判理论 | 第35-39页 |
| 4.1.1 模糊综合评判 | 第35-36页 |
| 4.1.2 确定合适的评判指标隶属度函数 | 第36-37页 |
| 4.1.3 确定合适的评判指标权重 | 第37-39页 |
| 4.2 并网运行风电机组性能评估指标体系确定 | 第39页 |
| 4.3 基于灰色理论和改进模糊综合评判的风电机组性能评估模型 | 第39-42页 |
| 4.3.1 建立评判集及各层次的模糊评判矩阵 | 第39-40页 |
| 4.3.2 确定各级评估指标的隶属函数 | 第40-41页 |
| 4.3.3 确定各级评估指标的权重 | 第41-42页 |
| 4.4 实例分析 | 第42-44页 |
| 4.5 小结 | 第44-46页 |
| 第5章 基于 SCADA 数据并网风电运行弃风电量评估 | 第46-56页 |
| 5.1 弃风电量评估条件标准 | 第46-49页 |
| 5.1.1 场地条件 | 第46-47页 |
| 5.1.2 场地要求标准 | 第47页 |
| 5.1.3 气象测风塔位置标准 | 第47-48页 |
| 5.1.4 测量扇区标准 | 第48-49页 |
| 5.2 并网风电场弃风电量评估模型的建立 | 第49-54页 |
| 5.2.1 数据采集 | 第49-50页 |
| 5.2.2 风速预处理与筛选 | 第50页 |
| 5.2.3 风速修正 | 第50-53页 |
| 5.2.4 并网风电机组弃风电量的计算 | 第53-54页 |
| 5.3 实例分析 | 第54-55页 |
| 5.4 小结 | 第55-56页 |
| 第6章 结论及展望 | 第56-58页 |
| 6.1 结论 | 第56页 |
| 6.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第62页 |
| 1. 在学期间发表的学术论文 | 第62页 |
| 2. 在学期间参加的科研情况 | 第62页 |
