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前言1

第一篇 无线传感器网络在可再生能源发电中的应用优势3

1.1 可再生能源发电中存在的问题3

1.1.1 海上风力发电中存在的问题3

1.1.2 分布式光伏发电中存在的问题4

1.2 国内外相关技术综述5

1.2.1 海上风电机组状态监测的相关技术综述5

1.2.2 分布式光伏发电系统状态监测的相关技术综述10

1.3 无线传感器网络及其在可再生能源发电中的应用优势14

1.3.1 无线传感器网络的基本概念14

1.3.2 无线传感器网络的体系结构15

1.3.3 无线传感器网络的拓扑结构16

1.3.4 无线传感器网络的可靠性17

1.3.5 无线传感器网络特点及在可再生能源发电中的应用优势18

1.3.6 无线传感器网络在可再生能源发电应用中的关键技术19

1.4 本书的内容安排20

第二篇 无线传感器网络在海上风力发电系统状态监测中的应用27

第一章 海上风力发电系统监测网络总体构建技术研究27

1.1 引言27

1.2 风电机组状态监测系统的性能要求27

1.3 风电机组状态监测系统的构成28

1.3.1 就地监测中心28

1.3.2 中央监测与远程监测中心30

1.4 风电机组状态监测系统的通信方案31

1.4.1 常用的无线通信方式31

1.4.2 风电机组状态监测系统通信方案的选择33

1.4.3 基于ZigBee的长距离无线通信的可行性分析33

1.5 本章小结35

第二章 海上风力发电系统监测网络构建方法36

2.1 引言36

2.2 监测系统拓扑结构分析36

2.2.1 风电机组的构成及常见故障36

2.2.2 监测系统的拓扑结构分析38

2.2.3 监测系统模型及节点能量模型40

2.3 监测系统的节点部署策略42

2.3.1 均匀部署策略43

2.3.2 能量均衡部署策略43

2.3.3 基于连通性的能量均衡部署策略45

2.4 算例分析46

2.5 本章小结51

第三章 海上风力发电系统监测网络可靠性分析方法52

3.1 引言52

3.2 监测系统可靠性建模52

3.2.1 备用节点部署策略52

3.2.2 基于马尔可夫链的监测系统状态转移过程53

3.2.3 监测系统可靠性函数56

3.3 基于粒子群算法的备用节点优化求解57

3.3.1 粒子群算法简介58

3.3.2 基于系统可靠性备用节点数目优化59

3.4 算例分析60

3.5 本章小结63

第四章 海上风力发电系统监测网络感知性能自愈方法65

4.1 引言65

4.2 自愈临界点预测65

4.2.1 监测系统的覆盖度模型65

4.2.2 监测系统的生存模型67

4.3 监测系统自愈策略研究67

4.3.1 相关假设及定义67

4.3.2 基于节点感知距离调整的自愈策略算法68

4.4 算例分析70

4.4.1 监测系统的调整效果70

4.4.2 监测系统的覆盖度72

4.5 本章小结73

第五章 海上风力发电系统监测网络传输性能自愈方法74

5.1 引言74

5.2 基于WSN的风电机组状态监测系统75

5.3 RRA-FB算法76

5.3.1 节点路由链路的建立76

5.3.2 RRA-FB算法流程的设计78

5.4 仿真分析79

5.4.1 β值的选取80

5.4.2 节点路由链路的建立过程81

5.4.3 数据传输成功率的比较82

5.5 本章小结84

第六章 海上风力发电系统监测网络人机交互平台设计85

6.1 引言85

6.2 .Net Framework 4.585

6.3 软件设计概要86

6.3.1 设计需求86

6.3.2 软件体系结构86

6.4 软件各功能模块说明87

6.4.1 用户信息管理模块87

6.4.2 监测模块88

6.4.3 数据分析模块91

6.4.4 资料查询阅读模块94

6.5 本章小结96

第三篇 无线传感器网络在分布式光伏发电系统中的应用101

第一章 分布式光伏发电系统监测网络总体构建技术101

1.1 引言101

1.2 分布式光伏发电系统监测网络拓扑结构101

1.2.1 WSN的拓扑结构102

1.2.2 分布式光伏发电系统监测网络拓扑结构的选择103

1.3 分布式光伏并网发电系统监测网络总体结构105

1.3.1 监测网络总体结构的设计105

1.3.2 光伏发电系统中的节点供电方案105

1.3.3 无线通信技术的选择106

1.4 本章小结108

第二章 分布式光伏发电系统监测网络节点部署方法109

2.1 引言109

2.2 监测网络基础模型110

2.2.1 兴趣点模型110

2.2.2 传感器节点信号模型110

2.3 监测网络传感器节点部署方法111

2.3.1 基于网格理论的节点部署法111

2.3.2 基于兴趣点感知的传感器节点部署法115

2.4 仿真分析117

2.4.1 三角形网格部署法117

2.4.2 兴趣点感知部署法118

2.5 本章小结120

第三章 分布式光伏发电监测网络可靠性分析方法121

3.1 引言121

3.2 基于WSN技术的监测网络可靠性建模121

3.2.1 监测网络传感器节点的可靠性模型122

3.2.2 监测网络信息传输链路的可靠性建模123

3.2.3 不同拓扑结构下监测网络的可靠性模型123

3.3 不同拓扑结构下监测网络可靠性仿真分析126

3.3.1 基于网状拓扑结构的光伏发电系统监测网络127

3.3.2 基于树状拓扑结构的光伏发电系统监测网络128

3.4 监测网络可靠性评价指标130

3.4.1 光伏面板节点部署方式及通信链路模型130

3.4.2 监测网络可靠性评价指标130

3.5 故障树分析法131

3.5.1 故障树模型的建立132

3.5.2 故障树模型的定性和定量分析132

3.5.3 故障树分析法在光伏发电监测系统可靠性分析中的应用优势133

3.6 基于故障树分析法的监测网络可靠性分析135

3.6.1 监测网络故障树模型的定性分析135

3.6.2 监测网络故障树模型的建立136

3.7 下行法求解监测网络故障树最小割集140

3.8 基于蒙特卡洛模拟法的监测网络可靠性计算141

3.8.1 蒙特卡洛模拟法141

3.8.2 蒙特卡洛模拟法评估监测网络可靠性的基本原理142

3.8.3 对传感器节点失效的蒙特卡洛模拟142

3.8.4 对通信链路失效的蒙特卡洛模拟143

3.9 仿真分析144

3.10 本章小结146

第四章 分布式光伏发电系统监测网络感知性能自愈方法147

4.1 引言147

4.2 相关研究分析148

4.3 光伏发电系统监测网络失效情况分析148

4.3.1 监测网络的覆盖率模型148

4.3.2 监测网络中的冗余节点149

4.4 光伏发电系统监测网络覆盖率自愈算法150

4.4.1 标准粒子群算法151

4.4.2 非定值权重的混合粒子群算法151

4.4.3 监测网络自愈算法流程152

4.5 仿真分析153

4.5.1 光伏发电系统监测网络失效情况153

4.5.2 监测网络覆盖率的自愈154

4.5.3 监测网络覆盖率自愈的耗时155

4.6 本章小结156

第五章 分布式光伏发电系统监测网络信号重构方法157

5.1 引言157

5.2 分布式光伏发电系统信号的压缩感知158

5.2.1 压缩感知模型158

5.2.2 含约束的二次规划问题159

5.3 分布式光伏发电系统信号的重构方法160

5.3.1 迭代收缩阈值重构算法160

5.3.2 基本梯度投影稀疏重构算法162

5.3.3 Barzilai-Borwein梯度投影稀疏重构算法162

5.3.4 基于连续正则因子的重构算法163

5.4 仿真分析164

5.4.1 稀疏信号重构算法的比较分析164

5.4.2 电压稀疏信号的重构波形166

5.5 本章小结166

第六章 分布式光伏发电系统监测网络休眠调度机制167

6.1 引言167

6.2 传感器节点休眠调度机制167

6.2.1 节点休眠调度机制研究现状167

6.2.2 节点休眠调度在工业应用中的研究现状168

6.3 分布式光伏发电系统的数学模型及出力特性168

6.4 基于WSN技术的分布式光伏发电系统监测网络能耗分析170

6.4.1 监测网络传感器节点能耗分析170

6.4.2 监测网络传感器节点行为170

6.5 基于动态采样周期的节点休眠调度机制171

6.5.1 基于光照强度变化规律的节点动态采样周期171

6.5.2 基于环境温度变化规律的节点动态采样周期172

6.5.3 节点动态采样周期的确定174

6.6 基于最小深度的节点休眠调度机制174

6.6.1 传感器节点最小深度的确定174

6.6.2 传感器节点的休眠策略175

6.7 基于WSN技术的分布式光伏发电系统监测网络176

6.7.1 监测网络模型176

6.7.2 监测网络寿命模型177

6.8 仿真分析177

6.9 本章小结180

第四篇 总结与展望183

1.1 研究结论183

1.1.1 海上风力发电状态监测的研究结论183

1.1.2 分布式光伏发电系统状态监测的研究结论184

2.2 展望185

2.2.1 海上风力发电状态监测需要进一步研究的问题185

2.2.2 分布式光伏发电系统状态监测需要进一步研究的问题186

主要参考文献187