摘要 | 第3-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
1 绪论 | 第10-26页 |
1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
1.2 研究现状 | 第11-22页 |
1.2.1 风电机组状态监测方法 | 第11-13页 |
1.2.2 风速与风电功率预测方法 | 第13-17页 |
1.2.3 风电机组可靠性预测方法 | 第17-21页 |
1.2.4 风电场有功功率控制策略 | 第21-22页 |
1.3 存在的主要问题 | 第22-23页 |
1.4 本文主要研究内容 | 第23-26页 |
2 风速与风电功率预测误差核密度分布特性 | 第26-42页 |
2.1 引言 | 第26页 |
2.2 风速预测方法 | 第26-33页 |
2.2.1 ARMA 预测法 | 第26-27页 |
2.2.2 BPNN 预测法 | 第27-28页 |
2.2.3 风速预测结果对比 | 第28-33页 |
2.3 风电功率预测方法 | 第33-34页 |
2.4 风速与风电功率预测误差核密度分布模型 | 第34-37页 |
2.4.1 模型建立方法 | 第34-35页 |
2.4.2 模型准确度检验 | 第35-37页 |
2.5 风速与风电功率预测误差分布特性 | 第37-40页 |
2.6 本章小结 | 第40-42页 |
3 风电机组状态参数广义模糊异常辨识模型 | 第42-70页 |
3.1 引言 | 第42页 |
3.2 风电机组的状态参数 | 第42-44页 |
3.3 状态参数广义模糊异常辨识模型的构架 | 第44-45页 |
3.4 状态参数广义模糊异常辨识模型的建立方法 | 第45-62页 |
3.4.1 预测模型的构建 | 第45-57页 |
3.4.2 预测模型的选择 | 第57-58页 |
3.4.3 预测残差的异常程度量化 | 第58-60页 |
3.4.4 状态参数的模糊异常辨识 | 第60-62页 |
3.5 状态参数广义模糊异常辨识过程 | 第62-63页 |
3.6 实例分析 | 第63-69页 |
3.6.1 实例 1 | 第63-66页 |
3.6.2 实例 2 | 第66-69页 |
3.7 本章小结 | 第69-70页 |
4 风电机组短期可靠性预测模型 | 第70-86页 |
4.1 引言 | 第70页 |
4.2 风电机组停运原因分析 | 第70-71页 |
4.3 风电机组短期可靠性预测模型的构架 | 第71-72页 |
4.4 风速相依的风电机组统计停运模型 | 第72-75页 |
4.4.1 停运概率与停运率的关系 | 第72-73页 |
4.4.2 计及风速的短期停运概率 | 第73-75页 |
4.5 状态参数越限保护动作模型 | 第75-79页 |
4.5.1 基于状态参数概率预测的保护动作概率 | 第75-78页 |
4.5.2 基于越限时间的保护动作概率 | 第78-79页 |
4.6 实例分析 | 第79-85页 |
4.6.1 实例 1 | 第79-81页 |
4.6.2 实例 2 | 第81-82页 |
4.6.3 实例 3 | 第82-85页 |
4.7 本章小结 | 第85-86页 |
5 风电场功率损失风险评估方法与有功功率控制策略 | 第86-110页 |
5.1 引言 | 第86页 |
5.2 风电场功率损失风险评估 | 第86-90页 |
5.2.1 风险的定义 | 第86-87页 |
5.2.2 功率损失风险评估 | 第87-90页 |
5.3 功率限值对功率损失风险的影响 | 第90-96页 |
5.3.1 单机的功率损失风险分析 | 第90-92页 |
5.3.2 基于蒙特卡罗模拟的风电场功率损失风险分析 | 第92-96页 |
5.4 基于功率损失风险评估的风电场有功功率控制策略 | 第96-99页 |
5.4.1 无电网约束情况下的有功功率控制策略 | 第96-97页 |
5.4.2 限功率运行情况下的有功功率控制策略 | 第97-99页 |
5.5 实例分析 | 第99-108页 |
5.5.1 实例 1 | 第99-102页 |
5.5.2 实例 2 | 第102-108页 |
5.6 本章小结 | 第108-110页 |
6 结论 | 第110-112页 |
致谢 | 第112-114页 |
参考文献 | 第114-124页 |
附录 | 第124页 |
A. 作者在攻读学位期间发表的论文 | 第124页 |
B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目 | 第124页 |