基于现场数据的风速校准及其对风电机组功率曲线的修正
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-13页 |
| 1.1.1 全球风电发展现状 | 第10-11页 |
| 1.1.2 中国风电发展现状 | 第11-13页 |
| 1.2 课题研究目的及意义 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3.1 风速仪校准 | 第14-16页 |
| 1.3.2 功率曲线研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 课题研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 风杯式风速仪和激光雷达测风仪 | 第18-24页 |
| 2.1 风杯式风速仪 | 第18-19页 |
| 2.2 激光雷达测风仪 | 第19页 |
| 2.3 测风数据对比 | 第19-22页 |
| 2.4 小结 | 第22-24页 |
| 第3章 BP神经网络 | 第24-33页 |
| 3.1 BP神经网络的算法原理 | 第24-25页 |
| 3.2 算法实现步骤 | 第25-28页 |
| 3.3 神经网络的优点及局限性 | 第28页 |
| 3.4 L-M算法改进的BP网络 | 第28-29页 |
| 3.5 BP网络风速校准模型 | 第29-31页 |
| 3.5.1 确定BP网络输入、输出量 | 第29页 |
| 3.5.2 BP网络参数设计 | 第29-31页 |
| 3.6 小结 | 第31-33页 |
| 第4章 基于GA-BP的风速校准模型 | 第33-42页 |
| 4.1 遗传算法 | 第33-36页 |
| 4.1.1 遗传算法机理 | 第33-35页 |
| 4.1.2 遗传算法的特点 | 第35-36页 |
| 4.2 GA对BP网络的优化 | 第36-37页 |
| 4.3 校准模型分析与测试 | 第37-40页 |
| 4.4 三种校准模型比较 | 第40-41页 |
| 4.5 小结 | 第41-42页 |
| 第5章 功率曲线的修正及机组性能分析 | 第42-53页 |
| 5.1 功率曲线 | 第42页 |
| 5.2 功率曲线测试标准与流程 | 第42-44页 |
| 5.3 不同风模型下的功率曲线 | 第44-45页 |
| 5.3.1 静态功率曲线 | 第44页 |
| 5.3.2 动态功率曲线 | 第44-45页 |
| 5.4 功率曲线的修正 | 第45-48页 |
| 5.4.1 测风仪对功率曲线的影响分析 | 第45页 |
| 5.4.2 功率曲线修正结果分析 | 第45-48页 |
| 5.5 风电机组性能评估 | 第48-52页 |
| 5.6 小结 | 第52-53页 |
| 第6章 结论与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 结论 | 第53页 |
| 6.2 论文创新点 | 第53-54页 |
| 6.3 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
