| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第12-15页 |
| ·风场预测的研究概况 | 第15-17页 |
| ·最大风能捕获方法的研究概述 | 第17-18页 |
| ·本文的主要工作 | 第18-19页 |
| ·章节安排 | 第19-20页 |
| 第2章 风速预测与风力发电机 | 第20-27页 |
| ·引言 | 第20-21页 |
| ·风速的特性 | 第21-23页 |
| ·风速的分布特性 | 第21页 |
| ·风速的变化特性 | 第21-22页 |
| ·风力等级 | 第22-23页 |
| ·风力发电机 | 第23-26页 |
| ·风力发电机概念 | 第23页 |
| ·风力发电机的分类概述 | 第23-25页 |
| ·风力发电机的基本性能参数 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 风电系统三维风场预测 | 第27-48页 |
| ·BP 神经网络算法 | 第27-34页 |
| ·BP 神经网络算法的网络结构 | 第30-31页 |
| ·BP 神经网络算法的步骤 | 第31-33页 |
| ·BP 神经网络算法的优缺点 | 第33-34页 |
| ·使用 MATLAB 实现 BP 神经网络模型 | 第34-36页 |
| ·神经网络涉及到的 MATLAB 工具箱中相关函数的介绍 | 第34-36页 |
| ·使用 MATLAB 实现 BP 神经网络模型的步骤 | 第36页 |
| ·基于蚁群优化 BP 神经网络的短期风速预测 | 第36-43页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第37-39页 |
| ·基于蚁群优化 BP 神经网络的预测模型 | 第39-40页 |
| ·仿真结果 | 第40-43页 |
| ·基于空间相关法对三维风场的预测 | 第43-46页 |
| ·空间相关法 | 第43-44页 |
| ·仿真结果 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 基于爬山搜索法的最大风能捕获仿真研究 | 第48-77页 |
| ·双馈风力发电机的基本结构和工作原理 | 第48-57页 |
| ·基本结构及特点 | 第48-50页 |
| ·基本方程式、等效电路和向量图 | 第50-53页 |
| ·定、转子电流计算 | 第53-55页 |
| ·能量流动平衡关系 | 第55-57页 |
| ·双馈风力发电机数学模型 | 第57-65页 |
| ·三相静止坐标系下电机模型 | 第58-60页 |
| ·三相静止坐标到两相旋转坐标的转换 | 第60-61页 |
| ·两相同步旋转坐标系上的数学模型 | 第61-63页 |
| ·PQ 解耦控制 | 第63-65页 |
| ·最大风能捕获算法 | 第65-70页 |
| ·最佳叶尖速比控制 | 第67页 |
| ·功率信号反馈控制 | 第67-68页 |
| ·爬山搜索法 | 第68-70页 |
| ·仿真模型 | 第70-76页 |
| ·风力机仿真模型 | 第71页 |
| ·双馈异步发电机仿真模型 | 第71-72页 |
| ·捕获最大风能仿真模型 | 第72页 |
| ·系统整体仿真模型 | 第72页 |
| ·仿真结果 | 第72-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文和获得的科研成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |