新能源并网调度支持系统厂站侧研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·新能源发电发展现状 | 第11-12页 |
| ·风力发电的发展现状 | 第11页 |
| ·光伏发电发展现状 | 第11-12页 |
| ·调度自动化系统的发展现状 | 第12-14页 |
| ·新能源并网调度支持系统研究现状 | 第14页 |
| ·本论文的主要内容 | 第14-16页 |
| 第2章 新能源并网调度支持系统构架 | 第16-21页 |
| ·调度自动化系统的基本结构 | 第16-17页 |
| ·信息数据采集和执行控制子系统 | 第16页 |
| ·信息传输子系统 | 第16-17页 |
| ·信息处理子系统 | 第17页 |
| ·人机联系子系统 | 第17页 |
| ·新能源调度支持系统 | 第17-20页 |
| ·系统功能和软硬件设计 | 第18-19页 |
| ·系统拓扑结构 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 新能源功率预测系统 | 第21-40页 |
| ·新能源功率预测概述 | 第21-22页 |
| ·功率预测的作用 | 第21页 |
| ·功率预测的分类 | 第21-22页 |
| ·功率预测的方法 | 第22页 |
| ·数值天气预报(NWP) | 第22-25页 |
| ·数值天气预报的概念 | 第22-23页 |
| ·数值天气预报的结果 | 第23-25页 |
| ·小波分析 | 第25-27页 |
| ·小波函数的概念 | 第25-26页 |
| ·小波基的选择 | 第26页 |
| ·Mallat算法 | 第26-27页 |
| ·BP神经网络 | 第27-30页 |
| ·人工神经网络的基本概念 | 第27-28页 |
| ·BP神经网络建模方法 | 第28-30页 |
| ·预测系统误差分析 | 第30-31页 |
| ·基于NWP的小波-BP神经网络新能源功率预测 | 第31-34页 |
| ·预测模型 | 第31-33页 |
| ·实验结果 | 第33-34页 |
| ·预测系统结构 | 第34-35页 |
| ·系统软件结构 | 第34-35页 |
| ·系统拓扑结构 | 第35页 |
| ·预测系统功能 | 第35-39页 |
| ·登陆操作管理 | 第36页 |
| ·实时监测 | 第36-37页 |
| ·曲线展示 | 第37页 |
| ·气象信息展示 | 第37-38页 |
| ·报表统计界面 | 第38页 |
| ·系统管理模块 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 新能源自动发电控制 | 第40-50页 |
| ·电力自动发电控制系统AGC | 第40-41页 |
| ·新能源AGC系统 | 第41-45页 |
| ·AGC系统的功能和拓扑结构 | 第42-44页 |
| ·AGC系统控制算法 | 第44-45页 |
| ·新能源AGC系统应用实例 | 第45-49页 |
| ·AGC系统在光伏电站的应用 | 第45-48页 |
| ·AGC系统在风电场的应用 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 新能源自动电压控制系统 | 第50-61页 |
| ·电力系统自动电压控制AVC | 第50-51页 |
| ·新能源AVC系统 | 第51-52页 |
| ·系统无功补偿策略 | 第52-55页 |
| ·数学模型 | 第52-54页 |
| ·系统阻抗的动态辨识自适应 | 第54-55页 |
| ·AGC、AVC的程序设计 | 第55-56页 |
| ·AGC、AVC软件功能实现 | 第56-60页 |
| ·软件监控界面功能 | 第56-59页 |
| ·数据处理功能 | 第59页 |
| ·告警和事件记录功能 | 第59-60页 |
| ·曲线显示功能 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 结论与展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
