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風電功率預測技術與實例分析 版權信息
- ISBN：9787517042129
- 條形碼：9787517042129 ; 978-7-5170-4212-9
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
風電功率預測技術與實例分析 內容簡介
《風電功率預測技術與實例分析》是《風力發電工程技術叢書》之一，較為全面系統地介紹了風電功率預測技術及其應用情況。其內容主要包括：風電產業與風電功率預測技術的發展沿革；風電功率預測技術的原理和預測方法，包括物理模型以及統計模型；風電功率預測系統硬件部分的技術細節，包括總體設計、主機與通信系統、測風塔的組成、防雷與選址、安防系統；風電功率預測系統軟件，包括軟件架構及開發工具、核心算法及開發工具、數據庫等；簡單介紹了國內外風電功率預測系統；并對風電功率預測系統進行實例分析。《風電功率預測技術與實例分析》力求傳播風電功率預測的相關知識，并試圖為風電功率預測系統的設計和制造提供技術路線圖。 《風電功率預測技術與實例分析》可作為高等院校相關專業學生的學習、參考書，也可供風電從業人員參考閱讀。
風電功率預測技術與實例分析 目錄
前言
第1章 緒論
1．1 風電產業發展概況
1．1．1 世界能源產業現狀及發展趨勢
1．1．2 中國能源產業現狀及發展趨勢
1．1．3 風電產業發展現狀及展望
1．1．4 我國風力發電產業發展現狀及展望
1．2 我國風電產業快速發展中的問題
1．2．1 電網消納能力不足
1．2．2 政策支持前景不確定
1．2．3 技術水平制約
1．3 風電功率預測的價值和意義
1．4 風電功率預測技術發展現狀
1．5 風電功率預測技術原理及發展前景
1．5．1 風電功率預測技術原理
1．5．2 風電功率預測技術發展前景
1．6 風的形成與地形對風的影響
1．6．1 風的形成
1．6．2 大氣邊界層風場的形成
1．6．3 山區的近地風場
1．6．4 沿海地區的海陸風
1．7 小結
第2章 風電功率預測的物理模型
2．1 基本思想
2．2 數值天氣預報
2．2．1 中小尺度的MM5模式
2．2．2 WRF模式
2．3 風電場的局地建模方法
2．3．1 粗糙度估算
2．3．2 尾流模型
2．3．3 基于地形的風電場建模
2．4 風電功率映射算法
2．5 小結
第3章 風電功率預測的統計模型
3．1 基本思想
3．2 神經網絡模型
3．2．1 神經網絡基本原理
3．2．2 BP神經網絡
3．2．3 實例分析
3．3 支持向量機模型
3．3．1 支持向量機原理
3．3．2 基于SVM的風電功率預報建模
3．4 混沌模型
3．4．1 混沌預報基礎理論
3．4．2 混沌風電功率預報實例分析
3．5 小結
第4章 風電功率預測系統的功能與結構
4．1 風電功率預測系統的基本功能
4．1．1 建模基礎數據要求
4．1．2 數據采集與處理
4．1．3 預測功能要求
4．1．4 數據的統計分析要求
4．1．5 軟件界面要求
4．1．6 安全防護要求
4．1．7 數據上報要求
4．1．8 性能要求
4．2 風電功率預測系統的硬件設計
4．2．1 典型硬件設計方案
4．2．2 主機和通信系統
4．2．3 測風塔系統
4．2．4 安全防護系統
4．3 風電功率預測系統的軟件設計
4．3．1 基本功能
4．3．2 軟件架構與開發工具
4．3．3 核心算法與開發工具
4．3．4 數據庫系統的設計
4．4 典型風電功率預測系統簡介
4．4．1 國外系統簡介
4．4．2 國內系統簡介
4．5 小結
第5章 典型風電場風電功率預測系統實例分析
5．1 分析對象、方法和工具
5．1．1 分析對象
5．1．2 分析方法
5．1．3 分析工具
5．2 沿海風電場實例分析
5．2．1 基本情況
5．2．2 系統運行分析
5．3 山地風電場實例分析
5．3．1 基本情況
5．3．2 系統運行分析
5．4 平原風電場實例分析
5．4．1 基本情況
5．4．2 系統運行分析
5．4．3 風電功率的時變特征
5．5 小結
附錄 測風塔技術參數
參考文獻
第1章 緒論
1．1 風電產業發展概況
1．1．1 世界能源產業現狀及發展趨勢
1．1．2 中國能源產業現狀及發展趨勢
1．1．3 風電產業發展現狀及展望
1．1．4 我國風力發電產業發展現狀及展望
1．2 我國風電產業快速發展中的問題
1．2．1 電網消納能力不足
1．2．2 政策支持前景不確定
1．2．3 技術水平制約
1．3 風電功率預測的價值和意義
1．4 風電功率預測技術發展現狀
1．5 風電功率預測技術原理及發展前景
1．5．1 風電功率預測技術原理
1．5．2 風電功率預測技術發展前景
1．6 風的形成與地形對風的影響
1．6．1 風的形成
1．6．2 大氣邊界層風場的形成
1．6．3 山區的近地風場
1．6．4 沿海地區的海陸風
1．7 小結
第2章 風電功率預測的物理模型
2．1 基本思想
2．2 數值天氣預報
2．2．1 中小尺度的MM5模式
2．2．2 WRF模式
2．3 風電場的局地建模方法
2．3．1 粗糙度估算
2．3．2 尾流模型
2．3．3 基于地形的風電場建模
2．4 風電功率映射算法
2．5 小結
第3章 風電功率預測的統計模型
3．1 基本思想
3．2 神經網絡模型
3．2．1 神經網絡基本原理
3．2．2 BP神經網絡
3．2．3 實例分析
3．3 支持向量機模型
3．3．1 支持向量機原理
3．3．2 基于SVM的風電功率預報建模
3．4 混沌模型
3．4．1 混沌預報基礎理論
3．4．2 混沌風電功率預報實例分析
3．5 小結
第4章 風電功率預測系統的功能與結構
4．1 風電功率預測系統的基本功能
4．1．1 建模基礎數據要求
4．1．2 數據采集與處理
4．1．3 預測功能要求
4．1．4 數據的統計分析要求
4．1．5 軟件界面要求
4．1．6 安全防護要求
4．1．7 數據上報要求
4．1．8 性能要求
4．2 風電功率預測系統的硬件設計
4．2．1 典型硬件設計方案
4．2．2 主機和通信系統
4．2．3 測風塔系統
4．2．4 安全防護系統
4．3 風電功率預測系統的軟件設計
4．3．1 基本功能
4．3．2 軟件架構與開發工具
4．3．3 核心算法與開發工具
4．3．4 數據庫系統的設計
4．4 典型風電功率預測系統簡介
4．4．1 國外系統簡介
4．4．2 國內系統簡介
4．5 小結
第5章 典型風電場風電功率預測系統實例分析
5．1 分析對象、方法和工具
5．1．1 分析對象
5．1．2 分析方法
5．1．3 分析工具
5．2 沿海風電場實例分析
5．2．1 基本情況
5．2．2 系統運行分析
5．3 山地風電場實例分析
5．3．1 基本情況
5．3．2 系統運行分析
5．4 平原風電場實例分析
5．4．1 基本情況
5．4．2 系統運行分析
5．4．3 風電功率的時變特征
5．5 小結
附錄 測風塔技術參數
參考文獻
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