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含风力发电的最优潮流计算方法研究

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含风力发电的最优潮流计算方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
目录第8-11页
CONTENTS第11-14页
第一章 绪论第14-20页
  · 本研究课题研究意义及来源第14-15页
  · 风能开发现状分析第15-17页
  · 含风电场潮流计算国内外研究现状第17-18页
  · 本文主要工作第18-20页
第二章 风电机组原理及接入电网后产生影响第20-35页
  · 引言第20页
  · 风力机组工作原理第20-23页
    · 空气动力学模型第20-22页
    · 风力机的特征系数第22-23页
  · 风力发电机系统的数学模型第23-33页
    · 风速模型第23-25页
    · 风力机、传动机构模型第25-28页
    · 发电机模型第28-33页
  · 风力发电对电网影响第33-34页
    · 产生电压波动和闪变第33-34页
    · 对系统产生其它影响第34页
  · 本章小结第34-35页
第三章 结合异常数据剔除技术的神经网络预测第35-51页
  · 引言第35页
  · 异常数据的剔除方法第35-38页
    · 异常数据的定义第35页
    · 常用异常数据剔除方法第35-38页
  · 神经网络模型的基本原理及学习方法第38-42页
    · 应用神经网络的原因第38页
    · 神经网络的特点第38-39页
    · 神经网络的基本原理第39-40页
    · 神经网络的学习方式第40-41页
    · 典型神经网络模型第41-42页
  · BP与RBF神经网络在预测中的应用第42-46页
    · BP神经网络第42-44页
    · RBF神经网络第44-45页
    · BP神经网络与RBF神经网络的对比第45-46页
  · 实例应用第46-49页
    · 异常数据的剔除第46-47页
    · 神经网络训练第47-49页
  · 本章小结第49-51页
第四章 基于改进人工鱼群算法有功优化潮流的计算第51-64页
  · 引言第51页
  · 含风电场的最优潮流第51-54页
    · 最优潮流数学模型第51-52页
    · 含风电场有功最优潮流数学模型第52-54页
  · 人工鱼群算法第54-59页
    · 基本人工鱼群算法原理第55-58页
    · 影响算法收敛性能因素分析第58-59页
  · 人工鱼群算法的改进方案第59-61页
  · 基于改进人工鱼群算法计算流程第61-63页
  · 本章小结第63-64页
第五章 仿真计算与分析第64-72页
  · 引言第64页
  · 对改进方法进行验证第64-69页
  · 算例分析第69-71页
  · 本章小结第71-72页
结论与展望第72-74页
  总结第72页
  前景展望第72-74页
参考文献第74-79页
附录第79-82页
攻读学位期间发表论文第82-84页
致谢第84页

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