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 |