基于神经网络的风电场功率自适应及鲁棒跟踪控制
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 前言 | 第11-12页 |
| 1.2 风电机组功率控制研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 线性控制 | 第13-14页 |
| 1.2.2 神经网络控制 | 第14-15页 |
| 1.2.3 自适应控制 | 第15-16页 |
| 1.2.4 鲁棒控制 | 第16页 |
| 1.2.5 PID控制 | 第16-17页 |
| 1.2.6 容错控制 | 第17-18页 |
| 1.3 风电场功率控制研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 风电场功率预测方法 | 第19-20页 |
| 1.5 本文的主要研究内容 | 第20-22页 |
| 2 风电场输出功率控制相关模型以及分析 | 第22-31页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 风电场功率控制方案 | 第22-24页 |
| 2.2.1 风力发电机组控制层 | 第22-23页 |
| 2.2.2 风电场控制层 | 第23-24页 |
| 2.3 风机的功率特性 | 第24-27页 |
| 2.4 风电场模型的建立 | 第27-28页 |
| 2.5 跟踪未知理想功率轨迹的分析 | 第28-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 神经网络自适应跟踪控制策略的设计以及验证 | 第31-46页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 未知理想轨迹分析与构建 | 第32-33页 |
| 3.3 功率误差分析与设计 | 第33-34页 |
| 3.4 控制策略的研究与设计 | 第34-35页 |
| 3.5 稳定性的证明与分析 | 第35-37页 |
| 3.6 基于BLF的跟踪控制器设计与稳定性证明 | 第37-39页 |
| 3.7 控制仿真及分析 | 第39-44页 |
| 3.8 本章小结 | 第44-46页 |
| 4 鲁棒自适应跟踪控制策略的设计以及验证 | 第46-58页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 未知理想轨迹的重构分析 | 第46-47页 |
| 4.3 功率误差分析与设计 | 第47-49页 |
| 4.4 鲁棒自适应跟踪控制器设计和稳定性分析 | 第49-51页 |
| 4.5 控制仿真及分析 | 第51-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-58页 |
| 5 结论与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 结论 | 第58页 |
| 5.2 对今后工作的展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第65-67页 |
| 学位论文数据集 | 第67页 |
