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多源发电过程分散协调控制策略研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第15-26页
    1.1 研究的背景和意义第15-18页
        1.1.1 新能源发电概述第15-18页
        1.1.2 风力发电并网稳定性问题第18页
    1.2 分散协调控制研究现状及发展动态第18-24页
        1.2.1 可选择结构的分散协调控制第19-20页
        1.2.2 模型分解分散协调控制第20-22页
        1.2.3 智能分散协调控制第22-23页
        1.2.4 区域极点约束下的分散协调控制第23-24页
    1.3 研究内容及组织结构第24-26页
第2章 新能源电力系统关联测量模型第26-47页
    2.1 引言第26页
    2.2 同步发电机模型第26-29页
        2.2.1 同步机及励磁系统模型第26-28页
        2.2.2 同步机常用控制器第28-29页
    2.3 双馈风机数学模型第29-36页
        2.3.1 风力机数学模型第30-32页
        2.3.2 感应发电机数学模型第32-34页
        2.3.3 变换器及其控制系统模型第34-36页
    2.4 原动机、调速系统数学模型第36-38页
        2.4.1 水轮机及其调速系统第36-37页
        2.4.2 汽轮机及其调速系统第37-38页
    2.5 电网数学模型第38-40页
    2.6 数学模型的处理第40-42页
        2.6.1 双馈风机数学模型的处理第40-41页
        2.6.2 火电机组数学模型的处理第41页
        2.6.3 水电机组数学模型的处理第41-42页
    2.7 新能源电力系统关联测量模型第42-46页
    2.8 本章小结第46-47页
第3章 新能源电力系统最优分散协调控制第47-59页
    3.1 引言第47-48页
    3.2 可选择结构的新能源电力系统分散协调控制第48-49页
    3.3 新能源电力系统关联测量分散协调控制第49-51页
    3.4 控制器对比分析第51-52页
    3.5 仿真对比第52-57页
        3.5.1 仿真软件及仿真模型第52-54页
        3.5.2 仿真结果及分析对比第54-57页
    3.6 本章小结第57-59页
第4章 新能源电力系统分散协调神经自适应预测控制第59-80页
    4.1 引言第59页
    4.2 分散协调多模型预测控制第59-64页
        4.2.1 预测模型库第61页
        4.2.2 状态估计库第61-62页
        4.2.3 MPC控制器第62-64页
    4.3 神经自适应加权控制器第64-67页
        4.3.1 基于贝叶斯概率的加权方法第64-65页
        4.3.2 Elman神经网络的矩阵表示第65-66页
        4.3.3 神经自适应闭环加权控制器第66-67页
    4.4 双馈风机神经自适应PSS第67-69页
    4.5 主导特征值分析与动态仿真第69-78页
        4.5.1 主导特征值分析第69-72页
        4.5.2 动态仿真第72-78页
    4.6 本章小结第78-80页
第5章 新能源电力系统分散协调混合H_2/H_∞模糊比例积分控制第80-106页
    5.1 引言第80-81页
    5.2 新能源电力系统关联测量T-S模糊模型第81-88页
        5.2.1 考虑逼近误差的关联测量T-S模糊模型第81-83页
        5.2.2 T-S模糊状态观测器第83页
        5.2.3 模糊PI控制器及增广系统方程第83-85页
        5.2.4 前提假设条件第85-88页
    5.3 区域极点配置下的分散协调混合H_2/H_∞控制第88-99页
        5.3.1 H_∞控制器设计第88-90页
        5.3.2 H_2控制器设计第90-92页
        5.3.3 区域极点约束及LMI求解第92-99页
    5.4 特征值分析与动态仿真第99-104页
        5.4.1 特征值分析第100-101页
        5.4.2 动态仿真第101-104页
    5.5 本章小结第104-106页
第6章 总结与展望第106-109页
参考文献第109-116页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第116-118页
攻读博士学位期间参加的科研工作第118-119页
致谢第119-120页
作者简介第120页

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