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直驱式永磁风电机组智能控制研究

致谢第5-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
1 引言第12-22页
    1.1 选题背景及其意义第12-15页
        1.1.1 选题背景第12-13页
        1.1.2 研究意义第13-15页
    1.2 国内外研究现状第15-20页
        1.2.1 直驱式永磁风电机组研究现状第15-17页
        1.2.2 智能控制策略在风电控制技术中的研究现状第17-20页
    1.3 本文研究主要内容第20-22页
2 永磁风电机组系统建模及运行特性分析第22-38页
    2.1 直驱永磁风力发电系统的基本结构第22页
    2.2 直驱永磁风力发电系统模型第22-30页
        2.2.1 风速模型第22-24页
        2.2.2 风力机模型第24页
        2.2.3 传动系统模型第24页
        2.2.4 永磁发电机模型第24-27页
        2.2.5 变流器模型第27-30页
    2.3 基于PSCAD/EMTDC软件的建模仿真第30-35页
        2.3.1 PSCAD/EMTDC仿真软件概述第30-31页
        2.3.2 系统仿真模型第31-34页
        2.3.3 仿真分析第34-35页
    2.4 直驱永磁风力发电机组运行特性分析第35-37页
    2.5 本章小结第37-38页
3 基于模糊理论的永磁风电机组变桨距控制第38-56页
    3.1 风力机变桨距控制理论研究第38-40页
        3.1.1 风力机空气动力学第38页
        3.1.2 风能利用系数第38-40页
    3.2 基于模糊理论的复合变桨距控制器设计第40-49页
        3.2.1 模糊控制基本理论第40页
        3.2.2 基于PSCAD/MATLAB的复合变桨距控制器模块设计第40-41页
        3.2.3 模糊自适应PID变桨控制器的设计第41-47页
        3.2.4 模糊前馈变桨距控制器设计第47-49页
    3.3 仿真与研究第49-54页
        3.3.1 额定风速附近第49-52页
        3.3.2 切出风速附近第52-54页
    3.4 本章小结第54-56页
4 基于粒子群优化算法的SVM模型预测控制第56-74页
    4.1 最大功率跟踪第56-58页
        4.1.1 最大功率跟踪(MPPT)的基本原理第56-57页
        4.1.2 最大功率跟踪(MPPT)的常用方法第57-58页
    4.2 支持向量机模型预测控制第58-62页
        4.2.1 模型预测控制第58-60页
        4.2.2 支持向量机(SVM)模型预测控制第60-61页
        4.2.3 支持向量机回归预测第61-62页
    4.3 基于粒子群优化算法的支持向量机模型预测控制第62-67页
        4.3.1 粒子群优化算法的起源第63页
        4.3.2 粒子群算法原理第63-64页
        4.3.3 粒子群算法的特点第64-65页
        4.3.4 粒子群算法的实现第65-67页
    4.4 具体仿真研究第67-72页
        4.4.1 仿真步骤第67-69页
        4.4.2 仿真结果分析第69-72页
    4.5 本章小结第72-74页
5 基于直流电机的风力机特性模拟试验平台第74-87页
    5.1 风力机模拟系统的总体结构第74-75页
    5.2 风力机模拟中直流电机特性研究第75-76页
    5.3 风力机模拟中的直流电机控制第76-78页
        5.3.1 直流电机的转矩控制研究第76-77页
        5.3.2 电机转矩控制系统的相关数据第77-78页
    5.4 数据采集系统第78-82页
        5.4.1 模拟风力机转速的采集与处理第78-79页
        5.4.2 与上位机的数据通信第79-81页
        5.4.3 用户界面的开发第81-82页
    5.5 风力机特性模拟试验第82-86页
    5.6 本章小结第86-87页
6 总结与展望第87-89页
    6.1 总结第87-88页
    6.2 展望第88-89页
参考文献第89-93页
作者简历第93-95页
学位论文数据集第95页

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