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无功补偿技术及风电场中STATCOM的鲁棒自适应控制研究

致谢第1-6页
中文摘要第6-7页
ABSTRACT第7-11页
1 绪论第11-15页
   ·智能电网的发展背景第11-12页
   ·电网无功补偿技术的发展现状第12-13页
   ·本文的研究意义及主要内容第13-15页
2 无功功率的补偿装置及检测第15-33页
   ·无功功率与无功补偿第15-18页
     ·无功补偿的主要作用第15-16页
     ·无功补偿的基本原理第16-18页
   ·无功补偿装置的分类及其工作原理第18-28页
     ·同步电机第18-19页
     ·并联电容器第19-20页
     ·静止无功功率补偿器(SVC)第20-24页
     ·采用全控器件的静止同步补偿器(STATCOM)第24-26页
     ·几种无功补偿装置的对比第26-27页
     ·无功补偿装置的发展现状及展望第27-28页
   ·谐波和基波无功的检测方法介绍第28-33页
     ·滑窗迭代DFT(离散傅里叶变换)检测算法的实现第28-30页
     ·仿真研究第30-33页
3 风电场中的无功补偿第33-42页
   ·风力发电的现状第33-34页
   ·我国风电并网问题第34-35页
   ·风电场的特点概述第35-36页
   ·风电场无功功率补偿特性第36-38页
     ·异步发电机特性第36-37页
     ·电网处于正常状态第37-38页
     ·电网处于故障状态第38页
   ·风电场低电压穿越要求第38-39页
   ·风电场无功补偿技术现状第39-40页
   ·本章小结第40-42页
4 风电场STATCOM系统建模及鲁棒自适应控制器设计第42-56页
   ·STATCOM系统输出动态方程的建立第42-44页
   ·STATCOM的控制策略第44-45页
   ·STATCOM的双闭环控制器第45-47页
     ·电流内环控制策略第46-47页
   ·鲁棒自适应控制器设计第47-49页
     ·控制器设计第47-48页
     ·稳定性分析第48-49页
   ·鲁棒自适应控制器的改进第49-52页
     ·控制器设计第50页
     ·稳定性分析第50-52页
   ·仿真验证第52-55页
   ·本章小结第55-56页
5 基于神经网络的鲁棒自适应控制器设计第56-65页
   ·神经网络理论基础第56-58页
     ·人工神经网络简介第56-57页
     ·径向基函数神经网络第57-58页
   ·基于神经网络的鲁棒自适应控制器第58-64页
     ·控制器设计第58-59页
     ·稳定性分析第59-60页
     ·控制器改进第60-61页
     ·仿真验证第61-64页
   ·本章小结第64-65页
6 结论及展望第65-67页
   ·本文工作第65-66页
   ·进一步研究方向第66-67页
参考文献第67-70页
索引第70-72页
作者简历第72-74页
学位论文数据集第74页

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