功率预测及混合储能在风电系统中的应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 风电功率预测技术的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 混合储能技术的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第13-15页 |
| 第二章 风电场功率预测研究 | 第15-41页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 基于时间序列法的风电功率预测 | 第15-24页 |
| 2.2.1 时间序列法的基本模型 | 第15-16页 |
| 2.2.2 时间序列法的建模过程 | 第16-19页 |
| 2.2.3 算例分析 | 第19-24页 |
| 2.3 基于BP神经网络的风电功率预测 | 第24-31页 |
| 2.3.1 BP神经网络简介 | 第24-25页 |
| 2.3.2 BP神经网络参数选择及建模 | 第25-28页 |
| 2.3.3 算例分析 | 第28-31页 |
| 2.4 基于粒子群改进BP神经网络的风电功率预测 | 第31-37页 |
| 2.4.1 粒子群算法简介 | 第32页 |
| 2.4.2 基于PSO算法的BP神经网络建模 | 第32-35页 |
| 2.4.3 算例分析 | 第35-37页 |
| 2.5 误差分析 | 第37-39页 |
| 2.5.1 误差分析指标 | 第37-38页 |
| 2.5.2 风电功率预测的误差分析 | 第38-39页 |
| 2.6 风电功率预测系统的软件开发 | 第39-40页 |
| 2.7 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 风储系统数学模型 | 第41-57页 |
| 3.1 引言 | 第41页 |
| 3.2 永磁风力发电机整机模型分析 | 第41-46页 |
| 3.2.1 风轮机模型分析 | 第41-42页 |
| 3.2.2 传动装置模型分析 | 第42页 |
| 3.2.3 永磁同步发电机模型分析 | 第42-46页 |
| 3.3 蓄电池和超级电容的模型分析 | 第46-51页 |
| 3.3.1 蓄电池PNGV的模型分析 | 第46-48页 |
| 3.3.2 超级电容的模型分析 | 第48-51页 |
| 3.4 混合储能控制系统的模型分析 | 第51-56页 |
| 3.4.1 双向DC-DC变换器的模型分析 | 第51-52页 |
| 3.4.2 储能变流器的模型分析 | 第52-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 应用混合储能控制策略平抑功率波动 | 第57-67页 |
| 4.1 引言 | 第57页 |
| 4.2 混合储能系统的拓扑结构 | 第57-58页 |
| 4.2.1 储能系统的接入方式 | 第57-58页 |
| 4.2.2 混合储能拓扑结构设计 | 第58页 |
| 4.3 基于低通滤波器的功率分配策略 | 第58-59页 |
| 4.4 混合储能系统的控制策略设计 | 第59-64页 |
| 4.4.1 双向DC-DC变换器的控制策略 | 第60-61页 |
| 4.4.2 储能变流器的PQ控制策略 | 第61-63页 |
| 4.4.3 基于滤波分解的混合储能整体控制 | 第63-64页 |
| 4.5 仿真结果和分析 | 第64-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
