| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 最大风能捕获控制 | 第12-13页 |
| 1.2.2 风电场动态等值建模 | 第13-14页 |
| 1.2.3 风电场电能质量 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要内容框架和创新点 | 第15-17页 |
| 1.3.1 本文主要内容框架 | 第15-16页 |
| 1.3.2 创新点 | 第16-17页 |
| 2 风电场运行特性概述 | 第17-27页 |
| 2.1 风电机组构成及运行特性 | 第17-23页 |
| 2.1.1 空气动力子系统与机械子系统 | 第17-21页 |
| 2.1.2 电气子系统 | 第21-23页 |
| 2.2 风电场集电网络 | 第23-25页 |
| 2.3 风电场的整体控制 | 第25-27页 |
| 3 基于有效风速动态估计的最大风能捕获自适应控制 | 第27-41页 |
| 3.1 High-Gain状态估计器 | 第27-29页 |
| 3.1.1 High-Gain估计算法 | 第27-28页 |
| 3.1.2 风力发电机组High-Gain估计器建立 | 第28-29页 |
| 3.2 运行中风电机组有效风速动态估计 | 第29-32页 |
| 3.3 基于有效风速估计的最大风能捕获自适应控制 | 第32-36页 |
| 3.3.1 控制目标描述 | 第32-33页 |
| 3.3.2 基于有效风速估计的最大风能捕获自适应控制策略 | 第33-36页 |
| 3.4 MatLAB仿真验证 | 第36-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 风电场动态等值建模 | 第41-55页 |
| 4.1 支持向量机SVM理论基础 | 第41-46页 |
| 4.1.1 SVM基本原理 | 第41-44页 |
| 4.1.2 基于二叉树的多分类SVM | 第44-46页 |
| 4.2 基于SVM的风电场动态等值建模 | 第46-51页 |
| 4.2.1 风电场机群分类依据 | 第46页 |
| 4.2.2 基于二叉树的多分类SVM风电场机群分类算法步骤 | 第46-48页 |
| 4.2.3 风电场机群等值聚合 | 第48-51页 |
| 4.3 PSCAD仿真验证 | 第51-52页 |
| 4.3.1 电磁暂态仿真软件PSCAD | 第51页 |
| 4.3.2 风电场动态等值建模 | 第51-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-55页 |
| 5 基于谐波分析的电能质量补偿控制 | 第55-87页 |
| 5.1 基于瞬时无功功率理论的风电场谐波检测 | 第55-65页 |
| 5.1.1 瞬时无功功率理论 | 第55-56页 |
| 5.1.2 基于瞬时无功功率理论的谐波检测方法 | 第56-58页 |
| 5.1.3 风电场谐波检测方法验证 | 第58-65页 |
| 5.2 自抗扰控制器 | 第65-69页 |
| 5.2.1 自抗扰控制器基本结构 | 第66页 |
| 5.2.2 扩张状态观测器ESO | 第66-67页 |
| 5.2.3 跟踪微分器TD | 第67-68页 |
| 5.2.4 非线性状态误差反馈律NLSEF | 第68-69页 |
| 5.3 基于ADRC的风电场电能质量控制优化 | 第69-84页 |
| 5.3.1 有源电力滤波器APF | 第69-70页 |
| 5.3.2 基于APF的双滞环电流补偿控制 | 第70-71页 |
| 5.3.3 改进的自抗扰电流补偿控制 | 第71-74页 |
| 5.3.4 仿真验证 | 第74-84页 |
| 5.4 本章小结 | 第84-87页 |
| 6 总结与展望 | 第87-89页 |
| 6.1 主要工作总结 | 第87-88页 |
| 6.2 展望 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-95页 |
| 附录：作者硕士期间科研成果 | 第95页 |
