| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景及选题依据 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外风储系统研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 多元复合储能研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 复合储能系统平抑风电功率波动的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 风电功率短期预测方法的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.4 利用储能优化风电输出功率分配的研究现状 | 第15页 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 多元复合储能系统结构及特性分析 | 第17-30页 |
| 2.1 风电场输出功率的幅频特性分析 | 第17-18页 |
| 2.2 多元复合储能系统工作原理及组成 | 第18-19页 |
| 2.3 超级电容储能 | 第19-23页 |
| 2.3.1 超级电容的工作原理和模型 | 第19-21页 |
| 2.3.2 超级电容的充放电特性 | 第21-23页 |
| 2.4 锂离子电池等效模型 | 第23-24页 |
| 2.4.1 锂离子电池原理及选择 | 第23页 |
| 2.4.2 锂离子电池等效模型 | 第23-24页 |
| 2.5 压缩空气储能系统模型 | 第24-28页 |
| 2.5.1 涡旋压缩机模型 | 第25-26页 |
| 2.5.2 填充床蓄热蓄冷模型 | 第26页 |
| 2.5.3 储气罐空间状态方程 | 第26-27页 |
| 2.5.4 涡旋膨胀发电机系统模型 | 第27-28页 |
| 2.6 双向DC-DC变换器 | 第28-29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于最小二乘支持向量机的风速短期预测 | 第30-41页 |
| 3.1 风速预测方案设计 | 第30-31页 |
| 3.2 LSSVM原理 | 第31-32页 |
| 3.3 风电场采样风速的数据处理 | 第32-34页 |
| 3.3.1 影响风速形成的因素 | 第32-33页 |
| 3.3.2 构造预测训练样本 | 第33-34页 |
| 3.3.3 风电数据的归一化 | 第34页 |
| 3.4 LSSVM参数分析 | 第34-35页 |
| 3.4.1 误差惩罚参数分析 | 第34-35页 |
| 3.4.2 核函数参数分析 | 第35页 |
| 3.5 基于粒子群算法的LSSVM参数寻优 | 第35-37页 |
| 3.5.1 粒子群优化算法概述 | 第35-36页 |
| 3.5.2 粒子群算法的寻优 | 第36-37页 |
| 3.6 基于PSO-LSSVM的短期风速预测 | 第37-40页 |
| 3.7 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 风电场输出功率指令优化策略 | 第41-54页 |
| 4.1 EMD基本理论 | 第41-44页 |
| 4.1.1 EMD的提出和发展 | 第41-42页 |
| 4.1.2 EMD存在的问题 | 第42页 |
| 4.1.3 改进的EMD算法 | 第42-44页 |
| 4.2 风电功率的EMD分解 | 第44-48页 |
| 4.3 预测风电功率的改进EMD分解 | 第48-49页 |
| 4.4 算例仿真 | 第49-53页 |
| 4.4.1 多元复合储能系统输出功率优化策略 | 第49-51页 |
| 4.4.2 多元复合储能系统指令优化输出 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 本文总结 | 第54-55页 |
| 5.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 攻读硕士期间完成的论文及参加科研情况 | 第63页 |