中国风电优化模型研究
发布时间：2017-08-05 04:21
本文关键词：中国风电优化模型研究
【摘要】：化石能源的过度开发和使用导致能源枯竭和环境质量恶化等一系列问题,风能作为一种无污染、零排放、可再生的清洁资源,逐渐成为最具开发利用前景的可再生能源之一。因此,探索中国风能资源的最优开发,风能行业的市场最优化扩散模式和国内电力行业的优化控制,将有助于风能资源开发各个环节的时间把控和政府政策的制定。本文分析了我国风电行业快速发展内在的政策影响规律,将政府扶持政策对于我国风电装机量的影响加入到风电装机预测模型中,基于Bass模型建立了风能技术扩散模型,利用优化效果更好的遗传算法对模型参数进行估计和优化,结果表明风能技术扩散模型中的创新系数、模仿系数和最大市场潜力对于历史数据的拟合效果更好,风能装机量的预测结果更符合现实发展,政策决策变量的加入使得研究学者对于风能装机量的控制更加灵活,数据说明更有说服力。分析我国风电装机成本的变化规律,建立学习曲线模型,对于风电装机成本进行建模和预测。建立风能发电优化模型,对于风能在2020年的发电量进行分析和预测,结果表明我国2020年的风能发电量在现有经济和政策约束条件下对于我国电力行业的紧张局面有很大的缓解作用,预测结果有助于政府提前制定相应政策应对未来我国电力行业的紧张局面。最后对于我国风能发展提出几点建设性的意见,促进风电行业的快速、良性的发展。
【关键词】：风能发电 优化模型 遗传算法
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM614;TP18
【目录】：
- 摘要4-5
- ABSTRACT5-9
- 第一章 绪论9-15
- 1.1 选题背景及意义9-10
- 1.2 研究相关动态10-13
- 1.3 主要内容和创新点13-15
- 第二章 中国风电发展及其扩散模型15-23
- 2.1 中国风电发展及其对世界风电行业的影响15-17
- 2.1.1 中国风电发展15
- 2.1.2 中国风电行业推动世界风电行业的发展15-17
- 2.2 技术扩散理论及风能技术扩散模型17-22
- 2.2.1 技术扩散理论17-18
- 2.2.2 Bass模型18-21
- 2.2.3 广义Bass扩散模型21
- 2.2.4 基于Bass模型的风能技术扩散模型21-22
- 2.3 本章小结22-23
- 第三章 风能发电优化模型23-26
- 3.1 风能发电成本模型23-24
- 3.2 风能发电优化模型24-25
- 3.3 本章小结25-26
- 第四章 基于遗传算法的参数优化研究26-38
- 4.1 遗传算法简介26-30
- 4.1.1 遗传算法的产生和研究领域26-27
- 4.1.2 遗传算法的基本思想及优点27-28
- 4.1.3 遗传算法的基本概念28
- 4.1.4 遗传算法的实现过程28-30
- 4.2 风能模型的参数估计30-35
- 4.2.1 实证研究30-31
- 4.2.2 数据解释31
- 4.2.3 风能技术扩散模型参数比较31-32
- 4.2.4 风能政策对风能技术扩散的影响32-33
- 4.2.5 我国风能技术扩散的预测和分析33-35
- 4.3 风电单位装机成本模型35-36
- 4.4 风能发电优化模型36-37
- 4.5 本章小结37-38
- 第五章 总结与展望38-39
- 5.1 总结38
- 5.2 展望38-39
- 参考文献39-42
- 致谢42-43
- 在学期间完成的论文43
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王锡凡;王碧阳;王秀丽;邵成成;;面向低碳的海上风电系统优化规划研究[J];电力系统自动化;2014年17期
2 段宏波;朱磊;范英;;中国风能技术扩散的规律及政策影响分析[J];管理科学;2013年04期
3 余民;杨e，
本文编号：623169
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