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随机模型预测控制在风力发电系统的应用

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第9-10页
        1.1.1 风电系统的发展及其控制问题第9-10页
        1.1.2 风电机组疲劳负荷问题第10页
    1.2 模型预测控制国内外研究动态第10-12页
        1.2.1 模型预测控制第10-11页
        1.2.2 MPC与SMPC在风电系统中的应用第11-12页
    1.3 本文的主要工作第12-14页
第2章 模型预测控制介绍第14-19页
    2.1 模型预测控制基本概念和特点第14-15页
    2.2 模型预测控制分类第15-18页
        2.2.1 线性模型预测控制第15-16页
        2.2.2 非线性模型预测控制第16-17页
        2.2.3 随机模型预测控制第17页
        2.2.4 凸和非凸模型预测控制第17-18页
        2.2.5 显示模型预测控制第18页
    2.3 本章小结第18-19页
第3章 研究对象建模第19-27页
    3.1 风机模型第19-22页
        3.1.1 风能捕获第19-20页
        3.1.2 风机子系统第20-21页
        3.1.3 风机运行模式第21-22页
    3.2 线性化风机模型第22-23页
    3.3 风场模型第23-25页
        3.3.1 风模型第23-24页
        3.3.2 线性风模型第24-25页
        3.3.3 线性风场模型第25页
    3.4 本章小结第25-27页
第4章 风场控制问题研究第27-35页
    4.1 控制问题提出第27页
    4.2 控制问题的数学描述第27-29页
        4.2.1 风场模型第27-28页
        4.2.2 疲劳负荷描述第28页
        4.2.3 优化问题代价函数第28-29页
    4.3 应用分布式随机LQ算法求解风场负荷优化问题第29-30页
    4.4 优化问题求解第30-32页
    4.5 仿真分析第32-34页
    4.6 本章小结第34-35页
第5章 SMPC的应用第35-46页
    5.1 SMPC算法提出第35-36页
    5.2 算法描述第36-41页
    5.3 SMPC算法的应用第41-44页
        5.3.1 SMPC在简单系统的应用仿真第41-42页
        5.3.2 SMPC在风电场的应用仿真第42-44页
    5.4 本章小结第44-46页
第6章 结论与展望第46-47页
参考文献第47-52页
攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研工作第52-53页
致谢第53页

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