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振荡浮子式波浪发电系统最优负载智能算法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 研究背景及意义第11-13页
    1.2 国内外波浪发电的研究现状及分析第13-16页
    1.3 最大功率点追踪控制(MPPT)策略的研究现状第16-19页
        1.3.1 传统控制方法第17-18页
        1.3.2 智能算法第18-19页
    1.4 本文主要研究内容第19-21页
第二章 常用波浪能发电系统第21-32页
    2.1 漫反射型第21-23页
    2.2 水下压差式第23-24页
    2.3 衰减器式第24-25页
    2.4 振荡摇摆型第25-27页
    2.5 振荡水柱式第27-28页
    2.6 振荡浮子式第28-31页
    2.7 本章小结第31-32页
第三章 振荡浮子式波浪发电系统第32-42页
    3.1 振荡浮子式波浪发电系统的工作原理第32-33页
    3.2 波浪能捕获率的建立第33-39页
        3.2.1 浮子运动方程的建立第33-35页
        3.2.2 系统平均输出功率的分析第35-39页
    3.3 输出功率与激励力比值的建立第39-41页
        3.3.1 浮子运动方程的建立第39-40页
        3.3.2 系统平均输出功率的分析第40-41页
    3.4 本章小结第41-42页
第四章 改进智能算法在波浪发电寻优中的应用第42-55页
    4.1 基于模拟退火粒子群算法的波浪发电寻优第42-47页
        4.1.1 模拟退火粒子群算法第42-44页
        4.1.2 仿真结果与分析第44-47页
    4.2 基于多种群遗传算法的波浪发电寻优第47-54页
        4.2.1 多种群遗传算法第48页
        4.2.2 仿真结果与分析第48-54页
    4.3 本章小结第54-55页
第五章 群智能算法在波浪发电寻优中的应用第55-68页
    5.1 基于人群搜索算法的波浪发电寻优第55-59页
        5.1.1 人群搜索算法第55-57页
        5.1.2 仿真结果与分析第57-59页
    5.2 基于人工鱼群算法的波浪发电寻优第59-67页
        5.2.1 人工鱼群算法第60-63页
        5.2.2 仿真结果与分析第63-67页
    5.3 本章小结第67-68页
总结与展望第68-71页
    1本文总结第68-69页
    2工作展望第69-71页
参考文献第71-75页
攻读硕士学位期间发表的论文第75-77页
致谢第77页

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