风电场内机组优化调度研究—博士毕业论文下载



风电场内机组优化调度研究

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风电场内机组优化调度研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-13页
Contents	第13-16页
第1章绪论	第16-28页
· 引言	第16-21页
· 课题研究背景	第16-19页
· 课题研究的目的和意义	第19-21页
· 国内外研究现状	第21-25页
· 风力发电机组疲劳载荷方面的研究	第21-22页
· 风电场功率预测的研究	第22-23页
· 含风电场的电力系统经济调度及风电场内优化调度的研究	第23-25页
· 论文研究内容和技术路线	第25-28页
· 研究内容	第25-26页
· 技术路线	第26-28页
第2章风力发电机组疲劳载荷与疲劳损伤研究	第28-54页
· 引言	第28页
· 基于GH-Bladed的疲劳载荷计算	第28-37页
· 风力发电机组载荷及其来源	第28-29页
· 风力发电机组载荷计算坐标	第29-32页
· 风力发电机组疲劳载荷计算工况	第32-34页
· 风力发电机组基本参数以及风模型	第34-37页
· 风力发电机组疲劳载荷与疲劳损伤	第37-52页
· 雨流计算法则与Miner疲劳累积损伤理论	第37-39页
· 等效疲劳载荷以及相对疲劳损伤量	第39-52页
· 本章小结	第52-54页
第3章基于相空间重构的风电功率预测研究	第54-63页
· 引言	第54-55页
· 基于相空间重构的风电功率短期预测	第55-62页
· 混沌动力学系统的相空间重构	第55-56页
· 神经网络和Volterra级数	第56-58页
· 风电功率的预测模型	第58-59页
· 算例分析	第59-62页
· 本章小结	第62-63页
第4章基于降低集电系统损耗的风电场内机组功率分配模型	第63-87页
· 引言	第63页
· 风电场内功率分配模型	第63-86页
· 风电场集电系统	第63-66页
· 牛顿-拉夫逊法潮流计算	第66-71页
· 粒子群算法和粒子群-遗传算法优化风电场内功率分配研究	第71-77页
· 算例及分析	第77-86页
· 本章小结	第86-87页
第5章风电场内机组组合优化研究	第87-106页
· 引言	第87页
· 以机组疲劳损伤量最小为目标的机组组合模型	第87-88页
· 目标函数	第87-88页
· 约束条件	第88页
· 改进二进制粒子群算法优化机组组合研究	第88-95页
· 改进二进制粒子群算法原理概述	第88-91页
· 算例及分析	第91-95页
· 遗传算法优化机组组合研究	第95-100页
· 遗传算法原理概述	第95-97页
· 算例及分析	第97-100页
· 粒子群-遗传算法优化机组组合研究	第100-104页
· 粒子群-遗传算法原理概述	第100页
· 算例及分析	第100-104页
· 本章小结	第104-106页
第6章风电场内机组分类运行研究	第106-134页
· 引言	第106页
· 自组织特征映射神经网络	第106-113页
· 自组织特征映射神经网络的概述	第106-107页
· 建模过程	第107-109页
· 算例及分析	第109-113页
· 基于遗传模拟退火算法的模糊聚类算法	第113-124页
· 模糊聚类算法	第113-119页
· 模拟退火算法原理概述	第119-122页
· 基于遗传模拟退火算法的模糊聚类算法原理概述	第122-123页
· 算例及分析	第123-124页
· 基于风力发电机组分类的风电场内功率分配模型	第124-132页
· 遗传算法优化风电场内功率分配研究	第124-126页
· 算例及分析	第126-132页
· 本章小结	第132-134页
第7章结论与展望	第134-137页
· 结论	第134-136页
· 展望	第136-137页
参考文献	第137-147页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果	第147-148页
攻读博士学位期间参加的科研工作	第148-149页
致谢	第149-150页
作者简介	第150 页

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