| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 风力发电的现状 | 第9-10页 |
| 1.1.2 风电并网的影响 | 第10页 |
| 1.2 储能系统在风力发电中的应用 | 第10-11页 |
| 1.2.1 储能系统的分类 | 第10页 |
| 1.2.2 蓄电池的分类 | 第10-11页 |
| 1.2.3 储能系统在风机变桨系统中的应用 | 第11页 |
| 1.2.4 蓄电池监测的意义 | 第11页 |
| 1.3 蓄电池监测系统的发展现状及应用 | 第11-13页 |
| 1.3.1 国内发展现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 国外发展现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本课题研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 阀控式密封铅酸蓄电池基本原理 | 第15-20页 |
| 2.1 阀控式密封铅酸蓄电池的工作原理 | 第15-16页 |
| 2.2 阀控式密封铅酸蓄电池的主要参数 | 第16-18页 |
| 2.2.1 蓄电池容量 | 第16-17页 |
| 2.2.2 蓄电池内阻 | 第17页 |
| 2.2.3 蓄电池的电压 | 第17-18页 |
| 2.2.4 放电率 | 第18页 |
| 2.3 铅酸蓄电池等效模型 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 铅酸蓄电池的内阻检测 | 第20-30页 |
| 3.1 蓄电池的内阻模型 | 第20-22页 |
| 3.1.1 传递函数 | 第20页 |
| 3.1.2 蓄电池阻抗分析 | 第20-21页 |
| 3.1.3 蓄电池的内阻模型 | 第21-22页 |
| 3.2 蓄电池内阻检测的方法 | 第22-25页 |
| 3.2.1 影响蓄电池内阻的参数 | 第22-23页 |
| 3.2.2 蓄电池内阻检测的方法 | 第23-25页 |
| 3.3 相关检测的原理 | 第25-28页 |
| 3.3.1 相关函数 | 第26页 |
| 3.3.2 相关检测原理 | 第26-28页 |
| 3.4 蓄电池内阻检测方案设计 | 第28-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 系统实现 | 第30-44页 |
| 4.1 系统总体设计框图 | 第30页 |
| 4.2 系统硬件设计 | 第30-41页 |
| 4.2.1 电源供电电路的设计 | 第30-35页 |
| 4.2.2 交流恒流源电路设计 | 第35-36页 |
| 4.2.3 差动放大滤波电路 | 第36-38页 |
| 4.2.4 AD630调制电路 | 第38页 |
| 4.2.5 低通积分滤波电路 | 第38-39页 |
| 4.2.6 AD采集电路 | 第39-40页 |
| 4.2.7 主控制器CY8C4245AXI-483 | 第40-41页 |
| 4.2.8 串口屏简介 | 第41页 |
| 4.3 系统调试 | 第41-43页 |
| 4.3.1 电源纹波测试 | 第41-42页 |
| 4.3.2 带通滤波电路测试 | 第42-43页 |
| 4.3.3 测量结果 | 第43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 蓄电池剩余容量预测 | 第44-53页 |
| 5.1 剩余容量 | 第44-45页 |
| 5.1.1 影响蓄电池剩余容量的参数 | 第44-45页 |
| 5.1.2 预测剩余容量的方法 | 第45页 |
| 5.2 BP神经网络 | 第45-47页 |
| 5.2.1 BP神经网络的拓扑结构 | 第46页 |
| 5.2.2 BP网络的算法描述 | 第46-47页 |
| 5.3 蓄电池剩余容量的预测 | 第47-52页 |
| 5.3.1 数据处理 | 第47-48页 |
| 5.3.2 基于SVM的剩余容量预测 | 第48-49页 |
| 5.3.3 基于LM-BP神经网络的剩余容量预测 | 第49-51页 |
| 5.3.4 预测结果分析 | 第51-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 结论与展望 | 第53-54页 |
| 6.1 结论 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |