發(fā)布時間：2022-12-23 21:14

　　風能是清潔的可再生能源,取之不盡用之不竭。在所有可再生能源利用技術(shù)中,風力發(fā)電技術(shù)是最成熟、最具規(guī)模開發(fā)和商業(yè)發(fā)展前景的發(fā)電方式,大力發(fā)展風電已經(jīng)成為全球社會的共識。與此同時,風力發(fā)電技術(shù)在迅速發(fā)展的過程中也產(chǎn)生了一些問題。對含風電場的電網(wǎng)的運營性能做出科學準確的評估不僅有利于電能的合理分配和優(yōu)先調(diào)度,而且對提高風電消納水平和電網(wǎng)規(guī)劃的經(jīng)濟性具有重大意義。首先,本文研究了當今風電發(fā)電形勢及風電消納水平,即風電發(fā)展形勢迅猛,風能資源地區(qū)分配不均衡以及“三北”地區(qū)風電消納水平較低。在對當今國內(nèi)外含風電場的電網(wǎng)運營性能評估方法的理論研究進行深入的分析和探討的基礎(chǔ)上,總結(jié)了當前電網(wǎng)評估存在的問題和不足,遵循科學的指標體系構(gòu)建原則,從安全性、可靠性、利用率和經(jīng)濟性四個維度構(gòu)建了電網(wǎng)綜合評估指標體系,并闡述了各指標的含義及計算方法。其次,對指標進行相關(guān)性分析,篩選出相關(guān)性較強的指標,精簡指標數(shù)量,構(gòu)建了精簡指標體系,降低數(shù)據(jù)收集難度及模型網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度。并運用組合賦權(quán)法進行指標賦權(quán)。分析了目前比較主流的兩種指標賦權(quán)方法（層次分析法及熵權(quán)法）的優(yōu)缺點,提出了基于主客觀相結(jié)合的組合賦權(quán)方法對各指標賦權(quán)。最... 

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 論文研究背景及意義
    1.2 風電發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.1 世界及我國風電發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 風電消納現(xiàn)狀
    1.3 電網(wǎng)運營性能評估現(xiàn)狀
    1.4 論文的研究內(nèi)容
    1.5 論文的創(chuàng)新點
第2章 電網(wǎng)運營性能評估指標體系初步建立
    2.1 指標體系構(gòu)建原則
    2.2 初始指標體系框架
    2.3 指標含義及計算
        2.3.1 安全性指標
        2.3.2 可靠性指標
        2.3.3 利用率指標
        2.3.4 經(jīng)濟性指標
    2.4 本章小結(jié)
第3章 指標評估體系的精簡與賦權(quán)
    3.1 基于相關(guān)性分析法的指標精簡
    3.2 基于層次分析法的主觀權(quán)重確定
        3.2.1 層次分析法基本原理
        3.2.2 AHP法求解主觀權(quán)重步驟
    3.3 基于熵權(quán)法的客觀權(quán)重確定
        3.3.1 熵權(quán)法基本原理
        3.3.2 熵權(quán)法求解客觀權(quán)重步驟
    3.4 指標組合權(quán)重確定
    3.5 本章小結(jié)
第4章 電網(wǎng)運營性能綜合評估方法研究
    4.1 綜合評估方法的對比及選擇
    4.2 模糊理論
    4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    4.4 T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估模型
        4.4.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估原理
        4.4.2 T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        4.4.3 T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習算法
    4.5 本章小結(jié)
第5章 甘肅三市電網(wǎng)運營性能評估分析
    5.1 數(shù)據(jù)的標準化處理
    5.2 數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析
    5.3 指標組合權(quán)重確定
        5.3.1 基于AHP法的主觀權(quán)重計算
        5.3.2 基于熵權(quán)法的客觀權(quán)重計算
        5.3.3 組合權(quán)重計算
    5.4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計
    5.5 模型仿真
        5.5.1 訓練過程
        5.5.2 測試過程
        5.5.3 模型性能比較與分析
        5.5.4 三市運營性能評估
    5.6 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
    總結(jié)
    展望
參考文獻
致謝
附錄 A 攻讀學位期間所發(fā)表的學術(shù)論文目錄
附錄 B 指標基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和標準化數(shù)據(jù)


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]動態(tài)綜合評價方法在電網(wǎng)應(yīng)急能力評估中的應(yīng)用[J]. 王迪,蔡東軍,房鑫炎,方忠閃,胡振起,丁鵬堃.  電力系統(tǒng)保護與控制. 2019(16)
[3]基于原子稀疏分解和混沌理論的風電功率超短期多步預(yù)測[J]. 楊茂,劉慧宇,崔楊.  昆明理工大學學報(自然科學版). 2019(04)
[4]基于主客觀賦權(quán)VIKOR法的電網(wǎng)應(yīng)急能力評價方法[J]. 蔡東軍,王迪,房鑫炎,方忠閃,胡振起,丁鵬堃.  水電能源科學. 2019(07)
[5]大型交直流混聯(lián)電網(wǎng)安全運行面臨的問題與挑戰(zhàn)[J]. 董新洲,湯涌,卜廣全,沈沉,宋國兵,王增平,甘德強,侯俊賢,王賓,趙兵,施慎行.  中國電機工程學報. 2019(11)
[6]基于PCA與改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的電網(wǎng)中長期負荷預(yù)測[J]. 賀遠,翟丹丹,蘇貴敏.  電力大數(shù)據(jù). 2019(05)
[7]基于改進TOPSIS灰色關(guān)聯(lián)投影法的主網(wǎng)網(wǎng)架結(jié)構(gòu)評價[J]. 梁海平,田圣雙,李秋燕,劉英培,張文朝.  電力自動化設(shè)備. 2019(04)
[8]基于差異化權(quán)重的基層供電企業(yè)經(jīng)營發(fā)展評價方法[J]. 申澤淵,王正,趙海波,宋曉俊,胡恩德,邢亞虹.  電力大數(shù)據(jù). 2019(03)
[9]含風儲系統(tǒng)的電力系統(tǒng)可靠性評估進展與展望[J]. 應(yīng)飛祥,姜燕波,何民,田華,賈鑒,楊捷,張紅濤,徐天奇.  智慧電力. 2019(02)
[10]基于FA-PCA-LSTM的光伏發(fā)電短期功率預(yù)測[J]. 楊茂,朱亮.  昆明理工大學學報(自然科學版). 2019(01)

碩士論文
[1]配電網(wǎng)-天然氣互聯(lián)系統(tǒng)可靠性評估模型研究[D]. 李崇陽.重慶大學 2018
[2]基于博弈論綜合權(quán)重法與灰色模糊理論相結(jié)合的組合評估模型研究[D]. 曾韜.蘭州大學 2018
[3]考慮風光消納的源荷聯(lián)合多目標優(yōu)化調(diào)度研究[D]. 郭鴿.西安理工大學 2017
[4]含分布式光伏配電網(wǎng)安全性與可靠性評估[D]. 樊若楠.合肥工業(yè)大學 2016
[5]基于因子分析法的內(nèi)地上市券商競爭力綜合評價研究[D]. 宣承耀.安徽大學 2015
[6]基于改進遺傳算法含分布式發(fā)電的配電網(wǎng)規(guī)劃[D]. 吳佳煒.東南大學 2015
[7]基于灰色關(guān)聯(lián)和組合賦權(quán)的智能輸配電網(wǎng)綜合評價研究[D]. 徐秋卉.華北電力大學 2015
[8]適合大型城市不同功能區(qū)特點的配電網(wǎng)高可靠性供電模式研究[D]. 張文.上海交通大學 2015
[9]配電網(wǎng)運行風險評估的研究[D]. 韓磊.西安科技大學 2014
[10]基于LCC的風電項目財務(wù)可行性分析研究[D]. 邢娜.華北電力大學 2014



本文編號：3725434