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风电功率预测技术与实例分析
- 作者:王桓 徐龙博
- 出版社:中国水利水电出版社
- 出版日期:2016年01月
- ISBN:978-7-5170-4212-9
- 页数:119
优惠价:
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22.80
定价:
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38.00
标签:新能源
图书详情
内容简介
目录
- 《风力发电工程技术丛书》
- 本书编委会名单
- 前言
- 第1章 绪论
- 1.1 风电产业发展概况
- 1.1.1 世界能源产业现状及发展趋势
- 1.1.2 中国能源产业现状及发展趋势
- 1.1.3 风电产业发展现状及展望
- 1.1.4 我国风力发电产业发展现状及展望
- 1.2 我国风电产业快速发展中的问题
- 1.2.1 电网消纳能力不足
- 1.2.2 政策支持前景不确定
- 1.2.3 技术水平制约
- 1.3 风电功率预测的价值和意义
- 1.4 风电功率预测技术发展现状
- 1.5 风电功率预测技术原理及发展前景
- 1.5.1 风电功率预测技术原理
- 1.5.2 风电功率预测技术发展前景
- 1.6 风的形成与地形对风的影响
- 1.6.1 风的形成
- 1.6.2 大气边界层风场的形成
- 1.6.3 山区的近地风场
- 1.6.4 沿海地区的海陆风
- 1.7 小结
- 第2章 风电功率预测的物理模型
- 2.1 基本思想
- 2.2 数值天气预报
- 2.2.1 中小尺度的MM5模式
- 2.2.2 WRF模式
- 2.2.2.1 前处理系统(WPS)
- 2.2.2.2 基础软件框架
- 2.3 风电场的局地建模方法
- 2.3.1 粗糙度估算
- 2.3.1.1 拟合对数风廓线法
- 2.3.1.2 Davenport土地类型划分法
- 2.3.1.3 粗糙度估算的影响因素
- 2.3.2 尾流模型
- 2.3.2.1 Jensen尾流模型
- 2.3.2.2 Larsen尾流模型
- 2.3.3 基于地形的风电场建模
- 2.4 风电功率映射算法
- 2.5 小结
- 第3章 风电功率预测的统计模型
- 3.1 基本思想
- 3.2 神经网络模型
- 3.2.1 神经网络基本原理
- 3.2.1.1 神经元功能函数
- 3.2.1.2 神经元连接形式
- 3.2.1.3 神经网络的训练算法
- 3.2.2 BP神经网络
- 3.2.2.1 优点
- 3.2.2.2 缺点
- 3.2.3 实例分析
- 3.2.3.1 输入和输出层的设计
- 3.2.3.2 隐层数和节点数的选择
- 3.2.3.3 其他参数的设置
- 3.3 支持向量机模型
- 3.3.1 支持向量机原理
- 3.3.1.1 结构风险最小化原理
- 3.3.1.2 最优判别超平面
- 3.3.1.3 线性样本分类
- 3.3.1.4 非线性样本分类
- 3.3.1.5 支持向量机的优点
- 3.3.2 基于SVM的风电功率预报建模
- 3.4 混沌模型
- 3.4.1 混沌预报基础理论
- 3.4.1.1 混沌特征
- 3.4.1.2 相空间重构
- 3.4.1.3 嵌入维的仿真与计算
- 3.4.1.4 常用混沌预报算法
- 3.4.2 混沌风电功率预报实例分析
- 3.5 小结
- 第4章 风电功率预测系统的功能与结构
- 4.1 风电功率预测系统的基本功能
- 4.1.1 建模基础数据要求
- 4.1.2 数据采集与处理
- 4.1.3 预测功能要求
- 4.1.4 数据的统计分析要求
- 4.1.5 软件界面要求
- 4.1.6 安全防护要求
- 4.1.7 数据上报要求
- 4.1.8 性能要求
- 4.2 风电功率预测系统的硬件设计
- 4.2.1 典型硬件设计方案
- 4.2.2 主机和通信系统
- 4.2.3 测风塔系统
- 4.2.3.1 技术要求
- 4.2.3.2 防雷措施
- 4.2.3.3 测风塔系统的选址方法
- 4.2.4 安全防护系统
- 4.2.4.1 网络攻击的形式和传统防御策略的缺陷
- 4.2.4.2 安全隔离设备的定义
- 4.2.4.3 网络安全隔离设备访问控制策略
- 4.2.4.4 网络安全隔离设备简介
- 4.3 风电功率预测系统的软件设计
- 4.3.1 基本功能
- 4.3.2 软件架构与开发工具
- 4.3.2.1 C/S架构及其开发工具
- 4.3.2.2 B/S架构及其开发工具
- 4.3.2.3 小结
- 4.3.3 核心算法与开发工具
- 4.3.3.1 Matlab平台简介
- 4.3.3.2 VC++调用Matlab库函数技术简介
- 4.3.4 数据库系统的设计
- 4.3.4.1 主流数据库系统的介绍
- 4.3.4.2 风电功率预测软件数据库系统选取的原则
- 4.4 典型风电功率预测系统简介
- 4.4.1 国外系统简介
- 4.4.1.1 丹麦WAsP系统
- 4.4.1.2 WindFarmer软件
- 4.4.1.3 Meteodyn WT软件
- 4.4.1.4 WindSim软件
- 4.4.2 国内系统简介
- 4.4.2.1 中国电力科学研究院风电功率预测系统
- 4.4.2.2 国能日新风电功率预测系统SPWF-3000
- 4.5 小结
- 第5章 典型风电场风电功率预测系统实例分析
- 5.1 分析对象、方法和工具
- 5.1.1 分析对象
- 5.1.2 分析方法
- 5.1.3 分析工具
- 5.1.3.1 关联度C
- 5.1.3.2 相关性系数r
- 5.2 沿海风电场实例分析
- 5.2.1 基本情况
- 5.2.2 系统运行分析
- 5.2.2.1 数值天气预报精度分析
- 5.2.2.2 短期风电功率预测精度分析
- 5.2.2.3 超短期风电功率预报精度分析
- 5.3 山地风电场实例分析
- 5.3.1 基本情况
- 5.3.2 系统运行分析
- 5.3.2.1 数值天气预报精度分析
- 5.3.2.2 短期风电功率预测精度分析
- 5.4 平原风电场实例分析
- 5.4.1 基本情况
- 5.4.2 系统运行分析
- 5.4.3 风电功率的时变特征
- 5.4.3.1 发电功率全年时变特征
- 5.4.3.2 发电功率日内时变特征
- 5.5 小结
- 附录 测风塔技术参数
- 参考文献
- 本书编辑出版人员名单
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