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光伏发电容量可信度评估
 
     论文目录
 
致谢第9-10页
摘要第10-12页
abstract第12-13页
第一章 绪论第21-41页
    1.1 选题背景与研究意义第21-23页
    1.2 国内外研究现状第23-36页
        1.2.1 辐照强度及光伏电站输出功率模型研究现状第23-28页
        1.2.2 光伏发电系统可靠性及容量可信度评估研究现状第28-32页
        1.2.3 光伏发电容量可信度不确定性评估研究现状第32-34页
        1.2.4 储能对光伏发电容量可信度评估的影响研究现状第34-36页
    1.3 现有研究存在的问题第36-37页
    1.4 本文的创新点与研究内容第37-41页
第二章 辐照强度及光伏电站输出功率建模第41-64页
    2.1 引言第41-43页
    2.2 辐照强度的确定性部分建模第43-47页
        2.2.1 天文辐照强度计算第43-45页
        2.2.2 日出日落时间修正第45-46页
        2.2.3 考虑大气层影响的辐照强度计算第46-47页
    2.3 辐照强度的随机性部分建模第47-55页
        2.3.1 云层的分类第47页
        2.3.2 云层类型及其与天气的相关性第47-49页
        2.3.3 云层覆盖率的Markov转移矩阵第49页
        2.3.4 单个云朵的Perlin噪声仿真及随机游动模拟第49-52页
        2.3.5 多个云层重叠现象及“云隙效应”第52-54页
        2.3.6 到达地面的辐照强度计算第54-55页
    2.4 组件温度模型第55-57页
    2.5 光伏电站输出功率模型第57-59页
        2.5.1 常规光伏电站输出功率模型第57页
        2.5.2 基于一阶低通滤波器的光伏电站输出功率模型第57-59页
    2.6 算例分析第59-62页
        2.6.1 辐照强度时空分布仿真第59-62页
        2.6.2 光伏电站输出功率模型仿真第62页
    2.7 本章小节第62-64页
第三章 光伏发电系统可靠性及容量可信度评估第64-83页
    3.1 引言第64-65页
    3.2 基于序贯Monte Carlo的光伏发电系统容量可信度研究第65-69页
        3.2.1 基于分层抽样的Monte Carlo光伏发电系统可靠性计算第65-67页
        3.2.2 基于弦截法的光伏发电容量可信度搜索算法第67-69页
    3.3 通用生成函数UGF基本理论第69-70页
    3.4 辐照强度、元件及负荷多状态模型u-函数第70-73页
    3.5 基于UGF的光伏发电系统可靠性及容量可信度计算第73-74页
    3.6 算例分析第74-81页
        3.6.1 基于序贯Monte Carlo仿真的光伏发电容量可信度计算第74-75页
        3.6.2 基于UGF的光伏发电容量可信度计算第75-78页
        3.6.3 影响光伏系统可靠性及容量可信度的因素第78-81页
    3.7 本章小结第81-83页
第四章 光伏发电容量可信度通用性评估模型第83-102页
    4.1 引言第83-84页
    4.2 影响光伏发电容量可信度的主要因素第84-88页
        4.2.1 光伏渗透率第84-85页
        4.2.2 时间尺度第85页
        4.2.3 光伏出力波动性第85-86页
        4.2.4 光伏出力与负荷相关性第86-88页
    4.3 基于ANN的光伏发电容量可信度通用性评估模型第88-89页
        4.3.1 ANN模型搭建第88页
        4.3.2 训练样本的生成及ANN网络训练第88-89页
    4.4 光伏发电容量可信度的边际效应递减规律第89-91页
    4.5 寿命周期内光伏发电容量可信度评估第91-93页
    4.6 算例分析第93-101页
        4.6.1 主要影响因素指标及光伏容量可信度计算第93页
        4.6.2 ANN数据集的生成及各因素对光伏容量可信度的影响第93-95页
        4.6.3 光伏发电容量可信度的边际效应递减规律第95-96页
        4.6.4 光伏发电容量可信度评估的最优时间尺度第96-98页
        4.6.5 光伏发电容量可信度在其寿命周期内的变化情况第98-101页
    4.7 本章小结第101-102页
第五章 光伏发电容量可信度的不确定性评估第102-126页
    5.1 引言第102-103页
    5.2 三元区间数理论及TPIUGF运算规则第103-109页
        5.2.1 三元区间数定义及常用算子第103-107页
        5.2.2 TPIUGF方法第107-109页
    5.3 含光伏发电的电力系统的TPIUGF建模第109-112页
        5.3.1 常规发电机组的TPIUGF建模第109页
        5.3.2 光伏发电的TPIUGF建模第109-112页
        5.3.3 负荷的TPIUGF建模第112页
    5.4 基于TPIUGF的光伏容量可信度评估第112-114页
    5.5 基于三元区间数的光伏发电容量可信度搜索方法第114-118页
        5.5.1 基于三元区间数的布谷鸟搜索算法第114-115页
        5.5.2 基于区间数的正交试验设计第115-116页
        5.5.3 基于黄金分割法区间缩减技术的正交试验设计第116-118页
    5.6 算例分析第118-125页
        5.6.1 基于三元区间数的可靠性评估第118-121页
        5.6.2 基于黄金分割法的TPICSO-IOED的ELCC求解过程第121-125页
    5.7 本章小结第125-126页
第六章 考虑储能的光伏发电容量可信度研究第126-149页
    6.1 引言第126-128页
    6.2 储能系统ESS的特性及建模第128-130页
        6.2.1 常见的SOC充放电过程建模第128-130页
        6.2.2 BESS模型约束第130页
    6.3 并网功率波动率约束下的BESS功率及容量确定第130-137页
        6.3.1 基于最大功率波动率约束的BESS功率容量确定第130-136页
        6.3.2 基于小波包分解的BESS功率容量配置第136-137页
    6.4 不同控制策略下BESS对光伏容量可信度的影响第137-141页
        6.4.1 目标函数一:降低光伏并网功率波动第138页
        6.4.2 目标函数二:平抑光伏发电成为可调度电源第138-140页
        6.4.3 目标函数三:最大化光伏出力—负荷一致性第140-141页
    6.5 算例分析第141-148页
        6.5.1 BESS功率容量确定第141-143页
        6.5.2 三种BESS控制策略对光伏容量可信度的影响第143-148页
    6.6 本章小结第148-149页
第七章 结论与展望第149-153页
    7.1 研究工作总结第149-150页
    7.2 未来工作展望第150-153页
参考文献第153-166页
攻读博士学位期间的学术活动及成果情况第166-167页

 
 
论文编号BS2549604,这篇论文共167
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