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分散式风电功率预测—网络调控系统的研究与开发

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 研究的背景和意义第11-12页
    1.2 风力发电概述第12-17页
        1.2.1 国内外风力发电现状第12-15页
        1.2.2 风机控制方法的研究现状第15-16页
        1.2.3 风电功率预测技术的研究现状第16-17页
        1.2.4 风电并网技术的研究现状第17页
    1.3 大规模风电接入电网带来的问题第17-18页
    1.4 分散式风力发电概述第18-19页
    1.5 本文主要工作及创新点第19-21页
第2章 分散式风电接入技术及工程示范项目介绍第21-33页
    2.1 项目概述第21-22页
    2.2 项目理论和实践依据第22-26页
        2.2.1 分散式风电技术路线与政策理论第22页
        2.2.2 分散式风电优化选址技术第22-24页
        2.2.3 基于广域网的分散式风电信息采集与监测系统第24页
        2.2.4 基于最大信息熵原理的功率预测技术第24-25页
        2.2.5 基于多Agent的分散式风电无功优化协调控制技术第25-26页
        2.2.6 基于粒子群-内点混合策略的分散式风电接入系统经济运行第26页
    2.3 项目研究内容和实施方案第26-30页
        2.3.1 研究内容第26-27页
        2.3.2 实施方案第27-30页
    2.4 项目的预期目标第30-31页
    2.5 项目实际效益第31页
    2.6 项目所要求开发的系统介绍第31-32页
    2.7 本章小节第32-33页
第3章 分散式风电功率预测系统的开发第33-57页
    3.1 风电功率预测常用方法简介第33-40页
        3.1.1 风电功率预测的分类第33-35页
        3.1.2 时间序列分析法第35-39页
        3.1.3 人工神经网络法第39-40页
    3.2 分散式风电功率预测的BP神经网络建模第40-46页
        3.2.1 BP神经网络基本原理第40-43页
        3.2.2 BP神经网络建模第43-46页
    3.3 分散式风电功率预测系统的开发第46-56页
        3.3.1 分散式风电功率预测系统的基本框架第46-47页
        3.3.2 建立数据库及BP神经网络各层神经元的确定第47-49页
        3.3.3 BP神经网络训练的程序操作流程第49-51页
        3.3.4 分散式风电功率预测的应用界面第51-56页
    3.4 本章小节第56-57页
第4章 分散式风电网络调控系统的开发第57-75页
    4.1 电力系统网络控制概述第57-60页
        4.1.1 问题的研究背景与提出第57-59页
        4.1.2 电力系统网络控制的意义第59-60页
    4.2 网络调控系统的建模第60-67页
        4.2.1 网络控制基础第60-61页
        4.2.2 网络调控系统节点驱动方式分析第61-63页
        4.2.3 考虑系统时延的网络调控系统的建模第63-66页
        4.2.4 分散式风机的网络调控模型第66-67页
    4.3 分散式风电网络调控系统的开发第67-74页
        4.3.1 分散式风电网络调控系统的基本框架第67-70页
        4.3.2 分散式风电网络调控系统的操作流程第70-73页
        4.3.3 分散式风电网络调控系统的应用界面第73-74页
    4.4 本章小节第74-75页
第5章 分散式风电管理系统的开发与应用第75-85页
    5.1 需求分析第75-77页
        5.1.1 系统的目标需求第75-76页
        5.1.2 系统的其他需求第76-77页
    5.2 架构设计第77-79页
    5.3 系统展示第79-84页
        5.3.1 登录界面第79-80页
        5.3.2 气象站第80-81页
        5.3.3 风机站第81-82页
        5.3.4 数据站第82-83页
        5.3.5 调控中心第83-84页
    5.4 本章小节第84-85页
第6章 总结和展望第85-87页
参考文献第87-93页
致谢第93-95页
硕士期间所做工作及科研成果第95-97页
附录A:部分程序代码第97-111页

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