本文關(guān)鍵詞：基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙饋風(fēng)力發(fā)電機最大風(fēng)能追蹤控制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著全球能源互聯(lián)網(wǎng)的提出,在能源開發(fā)方面以清潔能源替代傳統(tǒng)化石能源,能源消費方面以電能替代化石能源成為未來的發(fā)展方向,風(fēng)力發(fā)電技術(shù)的突破是構(gòu)建全球能源互聯(lián)網(wǎng)的動力之源。隨著風(fēng)電場的大規(guī)模建設(shè),風(fēng)能的高效利用變成風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域的研究熱點。本文首先總結(jié)了國內(nèi)外風(fēng)力發(fā)電的發(fā)展現(xiàn)狀、趨勢和風(fēng)力發(fā)電技術(shù)的研究現(xiàn)狀。在雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機基本原理的基礎(chǔ)上,建立了其在兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的數(shù)學(xué)模型,再將其按定子磁場定向?qū)δＰ瓦M行簡化。分析了最大風(fēng)能追蹤的運行原理和運行區(qū)域,對應(yīng)用較多的幾種最大風(fēng)能跟蹤方法進行了深入分析。針對葉尖速比法很難測得準(zhǔn)確風(fēng)速的缺點,提出基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大功率跟蹤控制。低于額定風(fēng)速時對風(fēng)速進行估計,通過確定最佳葉尖速比,利用估計風(fēng)速得到發(fā)電機最大風(fēng)力發(fā)電跟蹤的最優(yōu)轉(zhuǎn)速命令;高于額定風(fēng)速時,通過變槳距控制器使風(fēng)力機進行恒功率輸出。最后通過Matlab做出仿真分析,仿真結(jié)果表明,本文設(shè)計的方法能夠使風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)更快速和準(zhǔn)確的跟蹤到最大功率點。
【關(guān)鍵詞】：雙饋風(fēng)力發(fā)電機 最大風(fēng)能追蹤 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 最佳葉尖速比法 風(fēng)速估計
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM315
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 課題研究的背景及意義9-10
• 1.2 風(fēng)力發(fā)電及其技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢10-13
• 1.2.1 國外風(fēng)力發(fā)電發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢10-11
• 1.2.2 我國風(fēng)電發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢11-12
• 1.2.3 風(fēng)力發(fā)電技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文研究內(nèi)容13-14
• 第二章 變速恒頻雙饋風(fēng)力發(fā)電機的基本理論14-21
• 2.1 雙饋異步風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)14-15
• 2.2 雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機的數(shù)學(xué)模型15-20
• 2.2.1 三相靜止坐標(biāo)下的數(shù)學(xué)模型15-18
• 2.2.2 雙饋發(fā)電機dq0坐標(biāo)變換下的數(shù)學(xué)模型18-19
• 2.2.3 雙饋發(fā)電機dq0坐標(biāo)變換下按定子磁場定向的數(shù)學(xué)模型19-20
• 2.3 本章小結(jié)20-21
• 第三章 最大風(fēng)能追蹤基本理論21-28
• 3.1 風(fēng)力機的運行特性分析21-22
• 3.2 風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的運行狀態(tài)22-24
• 3.3 雙饋型風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的最大風(fēng)能跟蹤控制原理24
• 3.4 最大風(fēng)能捕獲控制方式和方法24-27
• 3.4.1 最佳葉尖速比控制24-25
• 3.4.2 功率信號反饋控制25-26
• 3.4.3 爬山搜索法26-27
• 3.4.4 轉(zhuǎn)矩控制方式27
• 3.5 本章小結(jié)27-28
• 第四章 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大風(fēng)能追蹤控制器設(shè)計28-39
• 4.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論28-30
• 4.1.1 模糊控制28-29
• 4.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)29-30
• 4.2 模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合30-32
• 4.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)32-33
• 4.4 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙饋風(fēng)力發(fā)電機最大風(fēng)能追蹤控制器設(shè)計33-36
• 4.4.1 轉(zhuǎn)速控制器的設(shè)計34-35
• 4.4.2 變槳距控制器的設(shè)計35-36
• 4.5 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)速估計36-38
• 4.5.1 風(fēng)力發(fā)電機機械功率的估計37
• 4.5.2 風(fēng)力發(fā)電機機械損耗的估計37-38
• 4.6 本章小結(jié)38-39
• 第五章 最大風(fēng)能追蹤的仿真與分析39-49
• 5.1 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)速估計仿真42-45
• 5.2 低于額定風(fēng)速下仿真結(jié)果45-47
• 5.3 在恒功率狀態(tài)下仿真結(jié)果47-49
• 第六章 總結(jié)與展望49-50
• 參考文獻50-54
• 發(fā)表論文和科研情況說明54-55
• 致謝55-56

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1 張曉琴,張富梅,侯永興,張立毅,王華奎;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)分析[J];太原理工大學(xué)學(xué)報;2005年S1期

2 張思梅;張炳傳;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水環(huán)境保護中的應(yīng)用綜述[J];安徽建筑工業(yè)學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2007年02期

3 陳曉洪;劉川;浦金云;;艦艇系統(tǒng)損傷等級模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估模型[J];海軍工程大學(xué)學(xué)報;2009年03期

4 王培勛;王順磊;陳樹娟;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論發(fā)展與應(yīng)用研究[J];中國新技術(shù)新產(chǎn)品;2010年01期

5 郭華旺;董海鷹;;基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)速預(yù)測研究[J];電氣傳動自動化;2012年03期

6 高明明;劉吉臻;高明帥;楊世明;吳玉平;張明勝;;基于補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的灰循環(huán)系統(tǒng)控制研究[J];動力工程學(xué)報;2012年07期

7 胡賢金;;基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的切削參數(shù)預(yù)測方法[J];工具技術(shù);2012年11期

8 吳小苗，韓禎祥;電力系統(tǒng)自組織模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定器[J];電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報;1995年04期

9 劉樂星;王俊超;毛宗源;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊規(guī)則自動生成[J];葛洲壩水電工程學(xué)院學(xué)報;1996年02期

10 邢進生,萬百五;基于矩形函數(shù)系的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用[J];西安交通大學(xué)學(xué)報;2000年06期

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1 李仁發(fā);乜崇義;;一種用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模糊模型的新方法[A];1996年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議論文集（上冊）[C];1996年

2 舒賽剛;任雪梅;陳杰;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在混沌預(yù)測中的應(yīng)用[A];第二十屆中國控制會議論文集（下）[C];2001年

3 張劍輝;彭力;林行辛;;變結(jié)構(gòu)的補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究[A];第二十三屆中國控制會議論文集（上冊）[C];2004年

4 林雄;張福金;黃槐仁;劉煜;;進化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時序預(yù)測的應(yīng)用[A];計算機技術(shù)與應(yīng)用進展——全國第17屆計算機科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會議論文集（上冊）[C];2006年

5 謝維信;錢濤;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究述評[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];1999年

6 陳一飛;李懷;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在室內(nèi)采光控制中的應(yīng)用[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第一分冊）[C];2009年

7 榮莉莉;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在項目評價系統(tǒng)中的應(yīng)用[A];全國青年管理科學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)論文集第5卷[C];1999年

8 孫增圻;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在系統(tǒng)建模與控制中的應(yīng)用[A];1998年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議論文集（上冊）[C];1998年

9 馬海峰;李晨光;唐濤;;基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的列車運行安全控制[A];1998年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議論文集（上冊）[C];1998年

10 王孫安;杜海峰;;基于相平面的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究及應(yīng)用[A];第一屆全國流體動力及控制工程學(xué)術(shù)會議論文集[C];2000年

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1 何春梅;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能及其學(xué)習(xí)算法研究[D];南京理工大學(xué);2010年

2 李龍;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法及收斂性研究[D];大連理工大學(xué);2010年

3 翟東海;加乘型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和應(yīng)用的研究[D];西南交通大學(xué);2003年

4 楊潔;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)收斂性與閾值可去性[D];大連理工大學(xué);2006年

5 艾芳菊;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究[D];中國科學(xué)院研究生院（成都計算機應(yīng)用研究所）;2006年

6 王振雷;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及其在復(fù)雜系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];東北大學(xué);2002年

7 孫海蓉;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究及其應(yīng)用[D];華北電力大學(xué)（河北）;2006年

8 周志堅;基于遺傳算法的神經(jīng)模糊技術(shù)應(yīng)用研究[D];華南理工大學(xué);1999年

9 朱喜林;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇機械加工參數(shù)的應(yīng)用研究[D];吉林大學(xué);2006年

10 陳向堅;微型飛行器姿態(tài)的智能控制方法研究[D];中國科學(xué)院研究生院（長春光學(xué)精密機械與物理研究所）;2012年

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1 曹甄;基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的橋梁狀態(tài)評價[D];天津大學(xué);2009年

2 程冰;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究[D];廣東工業(yè)大學(xué);2005年

3 王玉紅;基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信用風(fēng)險評級研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2006年

4 王雪苗;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化及應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2006年

5 馬秀會;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究綜述[D];吉林大學(xué);2008年

6 徐坤哲;基于區(qū)間二型TSK模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的時間序列預(yù)測及應(yīng)用研究[D];渤海大學(xué);2015年

7 王萌;基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高壓不對稱脈沖軌道電路故障診斷[D];北京交通大學(xué);2016年

8 程林中;基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸電線路故障診斷系統(tǒng)研究[D];安徽理工大學(xué);2016年

9 于沙家;基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱電廠脫硫系統(tǒng)建模與控制研究[D];青島科技大學(xué);2016年

10 曲代麗;基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛員制動意圖辨識技術(shù)研究[D];長春工業(yè)大學(xué);2016年

  本文關(guān)鍵詞：基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙饋風(fēng)力發(fā)電機最大風(fēng)能追蹤控制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：291671