大规模风光发电系统中储能管理策略研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 风光储国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 风力、光伏和储能的发展现状 | 第10-14页 |
| 1.2.2 储能系统能量管理研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 风光储发电系统运行特性 | 第17-22页 |
| 2.1 风光发电系统 | 第17-20页 |
| 2.1.1 风力发电原理 | 第17-18页 |
| 2.1.2 光伏发电原理 | 第18-20页 |
| 2.2 储能系统 | 第20-21页 |
| 2.2.1 储能技术概述 | 第20页 |
| 2.2.2 超级电容器和蓄电池混合储能系统 | 第20-21页 |
| 2.3 风光储发电系统接入电网特性 | 第21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 混合储能系统能量管理研究 | 第22-34页 |
| 3.1 混合储能系统的结构 | 第22-23页 |
| 3.2 混合储能系统能量管理方案 | 第23-27页 |
| 3.3 储能装置的建模和仿真 | 第27-32页 |
| 3.3.1 超级电容器储能系统 | 第27-30页 |
| 3.3.2 蓄电池储能系统 | 第30-32页 |
| 3.4 算例分析 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 储能容量配置优化研究 | 第34-49页 |
| 4.1 风光发电系统的工作原理 | 第34-35页 |
| 4.2 平滑风光发电系统的输出功率 | 第35-38页 |
| 4.2.1 国家标准对风、光波动的要求 | 第35-36页 |
| 4.2.2 储能系统容量配置的平滑判据指标 | 第36-38页 |
| 4.3 储能系统参数——平滑功率波动的数学模型 | 第38-43页 |
| 4.3.1 BP神经网络的基本原理 | 第38-39页 |
| 4.3.2 短期神经网络模型 | 第39-41页 |
| 4.3.3 经济成本的长期数学模型 | 第41-42页 |
| 4.3.4 混沌粒子群算法 | 第42-43页 |
| 4.4 算例分析 | 第43-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 结论与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49页 |
| 5.2 展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
