| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 数据驱动控制与预测控制方法 | 第10-14页 |
| 1.2.1 数据驱动控制策略 | 第10-11页 |
| 1.2.2 预测控制策略 | 第11-13页 |
| 1.2.3 分布式预测控制策略 | 第13-14页 |
| 1.3 分布式光伏并网发电的研究 | 第14-18页 |
| 1.3.1 光伏并网发电系统的研究 | 第14-16页 |
| 1.3.2 分布式发电的研究现状 | 第16-18页 |
| 1.4 本文研究的主要内容及创新点 | 第18-20页 |
| 1.4.1 本文的主要内容 | 第18-19页 |
| 1.4.2 本文的创新点 | 第19-20页 |
| 第二章 分布式光伏发电系统 | 第20-31页 |
| 2.1 光伏并网发电系统 | 第20-24页 |
| 2.1.1 光伏并网逆变器 | 第20-23页 |
| 2.1.2 光伏并网逆变器的电流控制 | 第23-24页 |
| 2.2 分布式光伏发电系统 | 第24-26页 |
| 2.2.1 逆变器并联的控制方法 | 第24-26页 |
| 2.2.2 分布式光伏并网发电逆变电流的协调 | 第26页 |
| 2.3 分布式发电系统中电源的配电功率控制 | 第26-30页 |
| 2.3.1 潮流计算 | 第26-28页 |
| 2.3.2 分布式潮流计算 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 模型预测控制 | 第31-42页 |
| 3.1 预测控制中的模型 | 第31-34页 |
| 3.1.1 状态空间模型 | 第31-33页 |
| 3.1.2 状态空间模型到输入输出模型的转化 | 第33-34页 |
| 3.2 数据驱动子空间辨识算法 | 第34-39页 |
| 3.2.1 数据驱动子空间方法的实现 | 第34-35页 |
| 3.2.2 数据驱动控制方法中的几何工具 | 第35-37页 |
| 3.2.3 数据驱动控制算法中Hankel矩阵的建立 | 第37-38页 |
| 3.2.4 数据驱动分布式预测控制算法的实现 | 第38-39页 |
| 3.3 分布式预测控制方法中的优化问题 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 数据驱动的分布式预测控制 | 第42-52页 |
| 4.1 数据驱动子空间预估器 | 第42-47页 |
| 4.2 基于数据驱动的集中式预测控制器的设计 | 第47-49页 |
| 4.2.1 光伏并网发电系统的集中控制模型 | 第47-48页 |
| 4.2.2 基于数据驱动的集中式预测控制器的设计 | 第48页 |
| 4.2.3 基于数据驱动的集中式预测控制的算法步骤 | 第48-49页 |
| 4.3 基于数据驱动的分布式预测控制器的设计 | 第49-51页 |
| 4.3.1 光伏并网发电系统的分布式控制模型 | 第49-50页 |
| 4.3.2 基于数据驱动的分布式预测控制设计 | 第50页 |
| 4.3.3 基于数据驱动的分布式预测控制数据驱动算法 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 系统仿真和分析 | 第52-62页 |
| 5.1 分布式电源的并网标准 | 第52-53页 |
| 5.2 集中式光伏发电系统仿真 | 第53-56页 |
| 5.2.1 集中式系统的仿真模型 | 第53-55页 |
| 5.2.2 仿真结果分析 | 第55-56页 |
| 5.3 分布式光伏发电系统仿真 | 第56-61页 |
| 5.3.1 分布式系统的仿真模型 | 第56-58页 |
| 5.3.2 仿真结果分析 | 第58-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 工作总结 | 第62页 |
| 6.2 工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第70页 |
