| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 国外微电网的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 国内微电网的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 微网控制策略研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文主要的研究工作 | 第17-18页 |
| 第二章 微电源的建模及仿真 | 第18-27页 |
| 2.1 光伏系统 | 第18-23页 |
| 2.1.1 光伏电池的原理 | 第18-20页 |
| 2.1.2 光伏电池的建模 | 第20页 |
| 2.1.3 最大功率点跟踪控制 | 第20-21页 |
| 2.1.4 光伏系统的控制方法及仿真模型 | 第21-23页 |
| 2.2 储能系统 | 第23-26页 |
| 2.2.1 蓄电池模型 | 第23-24页 |
| 2.2.2 储能系统的控制方法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 储能系统的仿真模型 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 逆变器并联下垂控制方法的原理及实现 | 第27-35页 |
| 3.1 传统下垂控制方法的原理 | 第27-29页 |
| 3.2 P-V下垂控制方法的原理 | 第29-30页 |
| 3.3 P-V下垂控制策略的建模 | 第30-34页 |
| 3.3.1 功率控制部分 | 第31-32页 |
| 3.3.2 下垂控制器和电压合成部分 | 第32-33页 |
| 3.3.3 电压电流双环控制部分 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 改进的P-V下垂控制策略 | 第35-48页 |
| 4.1 自调节下垂控制器 | 第35-37页 |
| 4.2 改进的电压电流双环控制环节 | 第37-45页 |
| 4.2.1 大脑情感学习模型的研究现状 | 第38页 |
| 4.2.2 大脑情感控制器 | 第38-42页 |
| 4.2.3 简化情感控制器 | 第42-44页 |
| 4.2.4 PI控制器和简化情感控制器的比较 | 第44页 |
| 4.2.5 基于简化情感控制器的电压电流双环控制 | 第44-45页 |
| 4.3 改进的P-V下垂控制策略的建模 | 第45-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 微网P-V下垂控制策略的仿真及实验 | 第48-63页 |
| 5.1 微网P-V下垂控制策略的仿真 | 第48-57页 |
| 5.1.1 微电网的仿真结构示意图 | 第48-49页 |
| 5.1.2 微电网的仿真模型 | 第49-50页 |
| 5.1.3 基于传统P-V下垂控制的微网逆变器控制算例 | 第50-53页 |
| 5.1.4 基于改进的P-V下垂控制的微网逆变器控制算例 | 第53-56页 |
| 5.1.5 仿真算例的对比分析 | 第56-57页 |
| 5.2 微网P-V下垂控制策略的实验 | 第57-62页 |
| 5.2.1 实验平台 | 第57-60页 |
| 5.2.2 微网P-V下垂控制策略的实验结果 | 第60-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 工作总结 | 第63-64页 |
| 6.2 未来工作及展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第69页 |