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风电场尾流快速计算及场内优化调度研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第15-29页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第15-18页
        1.1.1 课题背景第15-17页
        1.1.2 目的和意义第17-18页
    1.2 国内外研究现状第18-25页
        1.2.1 近尾流区特性研究第18-19页
        1.2.2 远尾流区特性研究第19-21页
        1.2.3 风电场尾流特性研究第21-23页
        1.2.4 考虑尾流效应的风电场优化调度研究第23-25页
    1.3 存在的问题第25-26页
    1.4 论文研究内容和技术路线第26-29页
        1.4.1 研究内容第26-27页
        1.4.2 论文构架第27-29页
第2章 风电场尾流分布快速计算方法第29-48页
    2.1 引言第29页
    2.2 风电机组尾流计算方法第29-38页
        2.2.1 数值模拟方法第29-33页
        2.2.2 尾流经验计算模型第33-38页
    2.3 尾流叠加区域风速分布计算方法第38-41页
        2.3.1 尾流叠加模型第38页
        2.3.2 尾流叠加区域面积计算方法第38-41页
    2.4 风电场尾流分布快速计算方法第41-43页
        2.4.1 确定风电机组的迎风顺序第41-42页
        2.4.2 风电场尾流分布快速计算方法第42-43页
        2.4.3 坐标变换第43页
    2.5 算例分析第43-46页
    2.6 本章小结第46-48页
第3章 风电机组工况参数与尾流分布关系第48-74页
    3.1 引言第48页
    3.2 变速风电机组运行原理第48-53页
        3.2.1 风电机组空气动力学第49-50页
        3.2.2 双馈风电机组传动链第50-51页
        3.2.3 馈发电机控制原理第51-53页
    3.3 风电机组短时风速模型第53-61页
        3.3.1 自然风速模型第54-56页
        3.3.2 风轮旋转效应第56-59页
        3.3.3 塔影效应第59页
        3.3.4 短时风速计算分析第59-61页
    3.4 变速风电机组最大功率跟踪第61-68页
        3.4.1 基于爬山法的最大功率跟踪第62-64页
        3.4.2 基于极值搜索控制的最大功率跟踪第64-65页
        3.4.3 爬山法与极值搜索控制的对比分析第65-68页
    3.5 风电机组运行状态与尾流分布关系第68-72页
        3.5.1 尾流与推力系数的关系第68-69页
        3.5.2 推力系数、诱导因子及输出功率关系第69-72页
    3.6 本章小结第72-74页
第4章 基于遗传和粒子群算法的风电场优化调度第74-89页
    4.1 引言第74页
    4.2 基于遗传算法的风电场优化调度第74-79页
        4.2.1 遗传算法在风电场优化调度中的应用第74-76页
        4.2.2 算例分析第76-79页
    4.3 基于粒子群算法的风电场优化调度第79-87页
        4.3.1 粒子群算法在风电场优化调度中的应用第79-81页
        4.3.2 算例分析第81-87页
    4.4 本章小结第87-89页
第5章 基于多智能体的风电场优化调度第89-105页
    5.1 引言第89页
    5.2 多智能体系统第89-94页
        5.2.1 智能体的概念第89-91页
        5.2.2 多智能体的研究内容第91-92页
        5.2.3 风电机组的智能性第92-94页
    5.3 用于风电场优化调度的多智能体算法第94-98页
        5.3.1 用于风电场优化调度的智能体定义第94-96页
        5.3.2 智能体算子设计第96-98页
    5.4 算例分析第98-103页
    5.5 本章小结第103-105页
第6章 结论与展望第105-108页
    6.1 结论第105-106页
    6.2 创新点第106-107页
    6.3 研究展望第107-108页
参考文献第108-120页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第120-121页
攻读博士学位期间参加的科研工作第121-122页
致谢第122-123页
作者简介第123页

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