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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 4.5 85

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