风电系统三维风场预测与最大风能捕获方法的研究
风电系统三维风场预测与最大风能捕获方法的研究【摘要】:风能相比于不可再生能源有着很大的优势,随着人们对风能的利用越来越广泛,对风力发电系统的要求也越来越高,目前能够准确预测风电系统
【学位授予单位】:沈阳理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TM614
【目录】:
- 摘要6-7
- Abstract7-12
- 第1章 绪论12-20
- 1.1 课题研究背景和意义12-15
- 1.2 风场预测的研究概况15-17
- 1.3 最大风能捕获方法的研究概述17-18
- 1.4 本文的主要工作18-19
- 1.5 章节安排19-20
- 第2章 风速预测与风力发电机20-27
- 2.1 引言20-21
- 2.2 风速的特性21-23
- 2.2.1 风速的分布特性21
- 2.2.2 风速的变化特性21-22
- 2.2.3 风力等级22-23
- 2.3 风力发电机23-26
- 2.3.1 风力发电机概念23
- 2.3.2 风力发电机的分类概述23-25
- 2.3.3 风力发电机的基本性能参数25-26
- 2.4 本章小结26-27
- 第3章 风电系统三维风场预测27-48
- 3.1 BP 神经网络算法27-34
- 3.1.1 BP 神经网络算法的网络结构30-31
- 3.1.2 BP 神经网络算法的步骤31-33
- 3.1.3 BP 神经网络算法的优缺点33-34
- 3.2 使用 MATLAB 实现 BP 神经网络模型34-36
- 3.2.1 神经网络涉及到的 MATLAB 工具箱中相关函数的介绍34-36
- 3.2.2 使用 MATLAB 实现 BP 神经网络模型的步骤36
- 3.3 基于蚁群优化 BP 神经网络的短期风速预测36-43
- 3.3.1 蚁群算法的基本原理37-39
- 3.3.2 基于蚁群优化 BP 神经网络的预测模型39-40
- 3.3.3 仿真结果40-43
- 3.4 基于空间相关法对三维风场的预测43-46
- 3.4.1 空间相关法43-44
- 3.4.2 仿真结果44-46
- 3.5 本章小结46-48
- 第4章 基于爬山搜索法的最大风能捕获仿真研究48-77
- 4.1 双馈风力发电机的基本结构和工作原理48-57
- 4.1.1 基本结构及特点48-50
- 4.1.2 基本方程式、等效电路和向量图50-53
- 4.1.3 定、转子电流计算53-55
- 4.1.4 能量流动平衡关系55-57
- 4.2 双馈风力发电机数学模型57-65
- 4.2.1 三相静止坐标系下电机模型58-60
- 4.2.2 三相静止坐标到两相旋转坐标的转换60-61
- 4.2.3 两相同步旋转坐标系上的数学模型61-63
- 4.2.4 PQ 解耦控制63-65
- 4.3 最大风能捕获算法65-70
- 4.3.1 最佳叶尖速比控制67
- 4.3.2 功率信号反馈控制67-68
- 4.3.3 爬山搜索法68-70
- 4.4 仿真模型70-76
- 4.4.1 风力机仿真模型71
- 4.4.2 双馈异步发电机仿真模型71-72
- 4.4.3 捕获最大风能仿真模型72
- 4.4.4 系统整体仿真模型72
- 4.4.5 仿真结果72-76
- 4.5 本章小结76-77
- 结论77-79
- 参考文献79-84
- 攻读硕士学位期间发表论文和获得的科研成果84-85
- 致谢85-86
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