| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 风力发电及其技术发展现状及趋势 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外风力发电发展现状及趋势 | 第10-11页 |
| 1.2.2 我国风电发展现状及趋势 | 第11-12页 |
| 1.2.3 风力发电技术发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 变速恒频双馈风力发电机的基本理论 | 第14-21页 |
| 2.1 双馈异步风力发电系统的结构 | 第14-15页 |
| 2.2 双馈异步风力发电机的数学模型 | 第15-20页 |
| 2.2.1 三相静止坐标下的数学模型 | 第15-18页 |
| 2.2.2 双馈发电机dq0坐标变换下的数学模型 | 第18-19页 |
| 2.2.3 双馈发电机dq0坐标变换下按定子磁场定向的数学模型 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 最大风能追踪基本理论 | 第21-28页 |
| 3.1 风力机的运行特性分析 | 第21-22页 |
| 3.2 风力发电系统的运行状态 | 第22-24页 |
| 3.3 双馈型风力发电系统的最大风能跟踪控制原理 | 第24页 |
| 3.4 最大风能捕获控制方式和方法 | 第24-27页 |
| 3.4.1 最佳叶尖速比控制 | 第24-25页 |
| 3.4.2 功率信号反馈控制 | 第25-26页 |
| 3.4.3 爬山搜索法 | 第26-27页 |
| 3.4.4 转矩控制方式 | 第27页 |
| 3.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于模糊神经网络的最大风能追踪控制器设计 | 第28-39页 |
| 4.1 模糊神经网络的基本理论 | 第28-30页 |
| 4.1.1 模糊控制 | 第28-29页 |
| 4.1.2 神经网络 | 第29-30页 |
| 4.2 模糊系统与神经网络的结合 | 第30-32页 |
| 4.3 模糊神经网络的结构 | 第32-33页 |
| 4.4 基于模糊神经网络的双馈风力发电机最大风能追踪控制器设计 | 第33-36页 |
| 4.4.1 转速控制器的设计 | 第34-35页 |
| 4.4.2 变桨距控制器的设计 | 第35-36页 |
| 4.5 基于模糊神经网络的风速估计 | 第36-38页 |
| 4.5.1 风力发电机机械功率的估计 | 第37页 |
| 4.5.2 风力发电机机械损耗的估计 | 第37-38页 |
| 4.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 最大风能追踪的仿真与分析 | 第39-49页 |
| 5.1 基于模糊神经网络的风速估计仿真 | 第42-45页 |
| 5.2 低于额定风速下仿真结果 | 第45-47页 |
| 5.3 在恒功率状态下仿真结果 | 第47-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |