| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第12-32页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 风力发电发展现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 风能利用概况 | 第13-15页 |
| 1.2.2 风力发电概况 | 第15-18页 |
| 1.3 复杂风况特征 | 第18-20页 |
| 1.3.1 风速概率分布的多样性 | 第18-19页 |
| 1.3.2 风向随风速随机变化特性 | 第19-20页 |
| 1.4 含风能电力系统可靠性评估中的风速模型 | 第20-23页 |
| 1.4.1 风速概率分布模型 | 第20-22页 |
| 1.4.2 风速-风向模型 | 第22-23页 |
| 1.5 含风能电力系统可靠性评估现状 | 第23-29页 |
| 1.5.1 计及风速分布的含风能电力系统可靠性评估 | 第24-27页 |
| 1.5.2 计及风向变化的含风能电力系统可靠性评估 | 第27-29页 |
| 1.6 本文主要研究内容 | 第29-32页 |
| 2 计及风速概率分布多样性的混合核密度风速模型 | 第32-62页 |
| 2.1 引言 | 第32页 |
| 2.2 常规风速概率分布模型 | 第32-34页 |
| 2.2.1 参数模型 | 第32-33页 |
| 2.2.2 非参数模型 | 第33-34页 |
| 2.3 风速概率分布混合核密度模型 | 第34-38页 |
| 2.3.1 混合核密度模型的构建 | 第34页 |
| 2.3.2 混合核密度模型渐进积分误差的推导 | 第34-36页 |
| 2.3.3 混合核密度模型中权重系数优化模型 | 第36页 |
| 2.3.4 基于Lagrange乘子法的最优权重系数求解方法 | 第36-38页 |
| 2.3.5 混合核密度模型中窗宽的选择 | 第38页 |
| 2.4 基于混合核密度模型的风速概率分布估计流程 | 第38-40页 |
| 2.4.1 Chi2检验法 | 第38-39页 |
| 2.4.2 KS检验法 | 第39页 |
| 2.4.3 风速概率分布估计步骤 | 第39-40页 |
| 2.5 算例分析 | 第40-59页 |
| 2.5.1 North Dakota州多处风电场风速概率分布估计 | 第40-46页 |
| 2.5.2 与三类非参数模型对比 | 第46-54页 |
| 2.5.3 与三类参数模型对比 | 第54-58页 |
| 2.5.4 混合核密度模型的计算时间 | 第58-59页 |
| 2.5.5 参数M对混合核密度模型的影响 | 第59页 |
| 2.6 本章小结 | 第59-62页 |
| 3 计及风向随机变化的风速-风向MARKOV链模型 | 第62-74页 |
| 3.1 引言 | 第62-63页 |
| 3.2 风速-风向MARKOV链模型中离散状态的划分 | 第63-65页 |
| 3.2.1 蒲福风速尺度 | 第63页 |
| 3.2.2 基本风向尺度 | 第63-65页 |
| 3.2.3 离散风速-风向状态划分步骤 | 第65页 |
| 3.3 风速-风向的状态转移率矩阵 | 第65-69页 |
| 3.3.1 状态持续时间的概率分布 | 第65-68页 |
| 3.3.2 状态转移率的计算 | 第68-69页 |
| 3.4 风速-风向MARKOV链的建模流程 | 第69-70页 |
| 3.4.1 Markov方程的求解 | 第69页 |
| 3.4.2 建模步骤 | 第69-70页 |
| 3.4.3 统计特性指标计算 | 第70页 |
| 3.5 算例分析 | 第70-73页 |
| 3.5.1 North Dakota州多处风电场风速-风向Markov链建模 | 第70-72页 |
| 3.5.2 与实测样本统计特性指标对比 | 第72-73页 |
| 3.6 本章小结 | 第73-74页 |
| 4 计及风速概率分布多样性的含风能电力系统可靠性评估 | 第74-92页 |
| 4.1 引言 | 第74页 |
| 4.2 基于样条插值的混合核密度风速抽样方法 | 第74-78页 |
| 4.2.1 基于样条插值的混合核密度函数 | 第74-75页 |
| 4.2.2 基于弯矩法的样条插值参数求解 | 第75-77页 |
| 4.2.3 风速抽样步骤 | 第77-78页 |
| 4.3 基于混合核密度风速模型的含风能电力系统可靠性评估 | 第78-83页 |
| 4.3.1 计及风电机组停运的风电场出力抽样方法 | 第78-80页 |
| 4.3.2 负荷及常规发电机组抽样方法 | 第80-81页 |
| 4.3.3 可靠性评估流程 | 第81-83页 |
| 4.4 算例分析 | 第83-89页 |
| 4.4.1 风速抽样方法的精度分析 | 第84-86页 |
| 4.4.2 含风能的RBTS系统可靠性评估 | 第86-87页 |
| 4.4.3 与应用Weibull模型的可靠性评估结果对比 | 第87页 |
| 4.4.4 风速季节特征对可靠性的影响分析 | 第87-88页 |
| 4.4.5 风电机组类型对可靠性的影响分析 | 第88-89页 |
| 4.5 本章小结 | 第89-92页 |
| 5 计及风向随机变化的含风能电力系统可靠性评估 | 第92-112页 |
| 5.1 引言 | 第92页 |
| 5.2 计及风电机组停运和尾流效应的风电场出力MARKOV链模型 | 第92-97页 |
| 5.2.1 不计风速-风向的风电机组数Markov链 | 第92-93页 |
| 5.2.2 计及风速-风向的风电场出力状态Markov链 | 第93-95页 |
| 5.2.3 计及风速-风向和布局结构的风电场出力计算 | 第95-97页 |
| 5.3 基于风速-风向MARKOV链模型的含风能电力系统可靠性评估 | 第97-101页 |
| 5.3.1 基于Euclidean距离的风电场出力状态合并方法 | 第97-99页 |
| 5.3.2 系统发电出力和负荷Markov链 | 第99-100页 |
| 5.3.3 含风能电力系统可靠性评估流程 | 第100-101页 |
| 5.4 算例分析 | 第101-110页 |
| 5.4.1 含风能的RBTS系统可靠性评估 | 第102-105页 |
| 5.4.2 合并状态数对可靠性评估结果的影响分析 | 第105-106页 |
| 5.4.3 与应用风速Markov链的可靠性评估结果对比 | 第106页 |
| 5.4.4 尾流效应对可靠性的影响分析 | 第106-107页 |
| 5.4.5 风速季节特征对可靠性的影响分析 | 第107-109页 |
| 5.4.6 风电机组类型对可靠性的影响分析 | 第109-110页 |
| 5.5 本章小结 | 第110-112页 |
| 6 计及复杂风况的风电机组功率优化策略及可靠性提升测度 | 第112-132页 |
| 6.1 引言 | 第112-113页 |
| 6.2 计及复杂风况的风电机组功率模型 | 第113-116页 |
| 6.2.1 前馈神经网络 | 第113页 |
| 6.2.2 风电机组运行数据及分类 | 第113-115页 |
| 6.2.3 基于数据驱动方法的风电机组功率函数 | 第115-116页 |
| 6.3 计及复杂风况的风电机组运行时刻点功率优化 | 第116-117页 |
| 6.3.1 遗传算法 | 第116页 |
| 6.3.2 运行时刻点风电机组功率优化 | 第116-117页 |
| 6.4 计及复杂风况的风电机组运行时段内功率优化策略 | 第117-121页 |
| 6.4.1 运行时段内的风电机组功率逐点优化策略 | 第117-118页 |
| 6.4.2 K均值聚类方法 | 第118页 |
| 6.4.3 运行时段内的风电机组功率聚类优化策略 | 第118-120页 |
| 6.4.4 风电机组功率优化策略仿真流程 | 第120-121页 |
| 6.5 功率优化及可靠性提升测度指标 | 第121-122页 |
| 6.6 算例分析 | 第122-131页 |
| 6.6.1 风电机组运行数据 | 第122-124页 |
| 6.6.2 风电机组功率模型 | 第124-125页 |
| 6.6.3 风电机组功率优化 | 第125-129页 |
| 6.6.4 聚类中心数灵敏度分析 | 第129-130页 |
| 6.6.5 含风能RBTS系统可靠性提升测度 | 第130-131页 |
| 6.7 本章小结 | 第131-132页 |
| 7 结论 | 第132-134页 |
| 致谢 | 第134-136页 |
| 参考文献 | 第136-148页 |
| 附录 | 第148-151页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文 | 第148页 |
| B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目 | 第148页 |
| C. RBTS可靠性测试系统 | 第148-151页 |
| C1. 负荷模型 | 第148-150页 |
| C2. 常规发电机组 | 第150-151页 |
