| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究的目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 双馈风力发电机组并网运行特性的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 双馈风力发电机的空载并网控制策略的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 课题研究的主要内容 | 第14-15页 |
| 第2章 双馈发电机的基本理论 | 第15-26页 |
| 2.1 双馈发电机的工作状态分析 | 第15-20页 |
| 2.1.1 双馈发电机的工作原理 | 第15-19页 |
| 2.1.2 双馈发电机的等效电路 | 第19-20页 |
| 2.2 双馈发电机的数学模型 | 第20-25页 |
| 2.2.1 静止三相坐标系下双馈发电机的数学模型 | 第20-22页 |
| 2.2.2 两相同步坐标系下风力机数学模型的搭建 | 第22-24页 |
| 2.2.3 双馈发电机能量流动关系 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 双馈发电机模糊PI空载并网控制策略 | 第26-40页 |
| 3.1 双馈发电机空载并网控制策略 | 第26-32页 |
| 3.1.1 双馈发电机并网原理 | 第26-27页 |
| 3.1.2 双馈发电机并网方式的比较 | 第27-28页 |
| 3.1.3 双馈发电机空载并网数学模型 | 第28-30页 |
| 3.1.4 磁链观测器的模型 | 第30-31页 |
| 3.1.5 双馈发电机的仿真模型 | 第31-32页 |
| 3.2 空载并网模糊控制器的设计 | 第32-36页 |
| 3.2.1 模糊PI控制器的原理 | 第32-33页 |
| 3.2.2 隶属函数的确定 | 第33-35页 |
| 3.2.3 模糊规则的确定 | 第35-36页 |
| 3.3 双馈发电机模糊PI空载控制策略 | 第36-37页 |
| 3.4 仿真结果及分析 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于BP神经网络PID控制策略的双馈发电机的空载并网 | 第40-55页 |
| 4.1 BP神经网络的结构 | 第40页 |
| 4.2 BP神经网络的学习算法 | 第40-43页 |
| 4.3 BP神经网络PID控制器的设计 | 第43-49页 |
| 4.3.1 传统PID控制原理 | 第43-44页 |
| 4.3.2 BP神经网络PID控制的原理 | 第44-45页 |
| 4.3.3 BP神经网络PID控制器的基本结构 | 第45页 |
| 4.3.4 基于BP神经网络PID控制算法 | 第45-49页 |
| 4.4 双馈发电机BP神经网络PID控制的空载并网仿真分析 | 第49-53页 |
| 4.4.1 建立BP神经网络PID空载并网控制策略 | 第49-50页 |
| 4.4.2 理想状态下双馈发电机BP神经网络PID空载并网仿真分析 | 第50-52页 |
| 4.4.3 电网电压波动时双馈发电机BP神经网络PID空载并网仿真分析 | 第52-53页 |
| 4.5 模糊PI控制与BP神经网络PID控制策略的比较 | 第53-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
