首页--工业技术论文--电工技术论文--发电、发电厂论文--各种发电论文

风光蓄联合发电系统多目标优化研究

摘要第1-9页
Abstract第9-10页
插图索引第10-11页
插表索引第11-12页
第1章 绪论第12-20页
   ·本课题研究背景第12-17页
     ·风光蓄联合发电系统的提出第12-13页
     ·风力发电和光伏发电发展概况第13-17页
   ·风光蓄联合发电系统研究现状及意义第17-18页
     ·风光蓄联合发电系统的特点第17页
     ·国内外风光联合发电研究现状第17-18页
     ·风光蓄联合发电系统优化的意义第18页
   ·本文主要研究内容及章节安排第18-20页
第2章 风光蓄联合发电系统工作原理与特性第20-33页
   ·风光蓄联合发电系统结构第20-21页
   ·系统各组成部分第21-30页
     ·风力发电机组第21-23页
     ·太阳能光伏阵列第23-26页
     ·蓄电池组第26-29页
     ·其他组成部分第29-30页
   ·风光蓄联合发电系统能量管理策略第30-31页
     ·系统独立运行情况第30-31页
     ·系统并网运行情况第31页
   ·风光蓄联合发电系统功率输出特性第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第3章 风光蓄联合发电系统的优化模型第33-41页
   ·风光蓄联合发电系统的出力模型第33-36页
     ·风力发电单元功率输出模型第33-34页
     ·光伏发电单元功率输出模型第34-35页
     ·储能电源充放电模型第35-36页
   ·风光蓄联合发电系统多目标优化模型第36-38页
     ·系统总成本模型第36-37页
     ·系统供电可靠性模型第37-38页
     ·系统风光互补特性模型第38页
     ·系统并网功率波动模型第38页
   ·风光蓄联合发电系统约束条件第38-40页
     ·风力发电机组装机容量约束第39页
     ·光伏组件装机容量约束第39页
     ·蓄电池组装机容量约束条件第39-40页
     ·蓄电池组电量变化约束条件第40页
     ·系统并网时功率交换约束条件第40页
   ·本章小结第40-41页
第4章 风光蓄联合发电系统多目标优化算法第41-50页
   ·多目标优化问题的求解算法第41-43页
   ·基本遗传算法第43-44页
   ·基本遗传算法的实现第44页
   ·向量评价遗传算法(VEGA)第44-49页
     ·编码第45-46页
     ·适应度函数第46页
     ·选择第46-47页
     ·交叉(基因重组)第47页
     ·变异第47-48页
     ·重插入第48页
     ·VEGA算法流程第48-49页
   ·本章小结第49-50页
第5章 小型风光蓄联合发电系统算例分析第50-60页
   ·小型风光蓄联合发电系统优化目标函数第50-51页
   ·小型风光蓄联合发电系统仿真参数第51-54页
   ·小型风光蓄联合发电系统优化配置第54-59页
     ·系统独立运行时容量优化配置第54-56页
     ·考虑风光互补特性的容量优化配置第56-58页
     ·考虑系统并网时的容量优化配置第58-59页
   ·本章小结第59-60页
结论与展望第60-61页
参考文献第61-65页
致谢第65-66页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第66页

论文共66页,点击 下载论文
上一篇:防屈曲支撑在有局部收进高层钢结构中的减震性能分析
下一篇:无串联DVR电压跌落检测与补偿控制策略研究