風(fēng)電項(xiàng)目機(jī)組選型綜合評(píng)價(jià)研究

【摘要】：在風(fēng)電行業(yè)大力發(fā)展的情況下,全球風(fēng)電機(jī)組的裝機(jī)規(guī)模得到不斷的壯大。從二十世紀(jì)80年代風(fēng)電并網(wǎng)的出現(xiàn),我國的風(fēng)電事業(yè)經(jīng)過30多年的不懈努力,取得了驕人的成績。風(fēng)機(jī)整機(jī)制造企業(yè)的在數(shù)量、規(guī)模上都有很大的提高,擁有技術(shù)路線、性能參數(shù)不同的風(fēng)電機(jī)組更是到處可見。如何對(duì)風(fēng)機(jī)類型進(jìn)行選擇,才能使機(jī)組與風(fēng)電場的風(fēng)能資源最為匹配、機(jī)組運(yùn)行性能最優(yōu)、風(fēng)電場獲得的投資回報(bào)率最高、使風(fēng)電場得到及時(shí)的維護(hù)并長期良好運(yùn)行,已然成為該領(lǐng)域研究的重點(diǎn)課題。本文以風(fēng)力發(fā)電機(jī)選型綜合評(píng)價(jià)為目標(biāo),將風(fēng)電場建設(shè)以及其在運(yùn)營期間與風(fēng)機(jī)有關(guān)的指標(biāo)進(jìn)行綜合研究,以機(jī)組技術(shù)性能、經(jīng)濟(jì)性能、機(jī)組運(yùn)行業(yè)績、產(chǎn)品技術(shù)服務(wù)以及與風(fēng)場適應(yīng)性能這五類基礎(chǔ),在此基礎(chǔ)上再將指標(biāo)細(xì)分,對(duì)每個(gè)指標(biāo)的選擇和意義都進(jìn)行了詳細(xì)的分析,構(gòu)建了風(fēng)力發(fā)電機(jī)選型綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。利用基于粒子群優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)風(fēng)機(jī)選型問題進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。運(yùn)用層次分析法和專家打分分別對(duì)風(fēng)機(jī)選型指標(biāo)體系中指標(biāo)的權(quán)重和指標(biāo)的評(píng)分進(jìn)行確定。利用粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的連接權(quán)值和閾值,將優(yōu)化后的連接權(quán)值和閾值,網(wǎng)絡(luò)的各類初始化參數(shù)和風(fēng)機(jī)樣本,代入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練與測試。通過實(shí)證分析,驗(yàn)證了基于粒子群優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠比較準(zhǔn)確地對(duì)風(fēng)機(jī)的綜合性能水平進(jìn)行評(píng)估,優(yōu)于傳統(tǒng)單一的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,可以將其應(yīng)用在實(shí)際的風(fēng)電機(jī)組選型綜合評(píng)價(jià)問題中。 【關(guān)鍵詞】：風(fēng)機(jī)選型 綜合評(píng)價(jià) 層次分析法 粒子群優(yōu)化算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM614
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 選題背景10-11
• 1.2 國內(nèi)外風(fēng)電機(jī)組的發(fā)展11-12
• 1.3 風(fēng)電機(jī)組選型國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.4 本文主要研究工作14-15
• 第2章 風(fēng)電機(jī)組選型指標(biāo)體系的分析與構(gòu)建15-29
• 2.1 風(fēng)機(jī)選型的目標(biāo)和特性15-16
• 2.2 風(fēng)機(jī)選型指標(biāo)體系建立原則16
• 2.3 風(fēng)機(jī)選型相關(guān)指標(biāo)分析16-26
• 2.3.1 風(fēng)電機(jī)組技術(shù)性能17-20
• 2.3.2 與風(fēng)場適應(yīng)度20-23
• 2.3.3 經(jīng)濟(jì)性能23-25
• 2.3.4 機(jī)組運(yùn)行能力25
• 2.3.5 產(chǎn)品技術(shù)服務(wù)25-26
• 2.4 風(fēng)機(jī)選型指標(biāo)體系構(gòu)建26-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第3章 風(fēng)電機(jī)組選型綜合評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建29-40
• 3.1 層次分析法29-32
• 3.1.1 層次分析法原理概述29
• 3.1.2 權(quán)重確定的具體步驟29-32
• 3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論32-36
• 3.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述32
• 3.2.2 人工神經(jīng)元模型32-33
• 3.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)33-35
• 3.2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)35-36
• 3.3 粒子群優(yōu)化理論36-38
• 3.3.1 粒子群算法概述36-37
• 3.3.2 算法流程37-38
• 3.4 風(fēng)機(jī)選型綜合評(píng)價(jià)模型38-39
• 3.5 本章小結(jié)39-40
• 第4章 實(shí)例分析40-56
• 4.1 風(fēng)場建設(shè)條件和風(fēng)資源的分析40-43
• 4.1.1 建設(shè)條件分析40
• 4.1.2 風(fēng)能資源狀況分析40-43
• 4.2 風(fēng)機(jī)數(shù)據(jù)收集43-47
• 4.2.1 風(fēng)機(jī)各指標(biāo)數(shù)據(jù)的收集43-44
• 4.2.2 指標(biāo)權(quán)重的確定44-46
• 4.2.3 樣本期望輸出值的確定46-47
• 4.3 風(fēng)機(jī)選型模型的訓(xùn)練與測試47-52
• 4.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值和閾值的優(yōu)化47-49
• 4.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與測試49-52
• 4.4 結(jié)果分析52-55
• 4.5 本章小結(jié)55-56
• 第5章 結(jié)論與展望56-58
• 5.1 結(jié)論56
• 5.2 展望56-58
• 參考文獻(xiàn)58-60
• 附錄60-68
• 致謝68

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