雙饋感應發電機：風力發電控制

內容簡介

本書針對雙饋感應發電機（以下簡稱雙饋電機）在風力發電運行過程中可能存在的控制器不穩定等問題，提出了一系列控制領域前沿的控制算法，包括滑模控制、*優控制、逆*優控制、神經網路控制、擴展卡爾曼濾波器算法、粒子群最佳化等。本書推導了雙饋電機離散數學模型，並在此基礎上推導了上述控制方法的數學表達式，結合雙饋電機模型和控制方法的數學模型設計出了雙饋風力發電機在機側和網側的控制器。本書在仿真中套用了所設計出的控制器，給出了詳實的仿真結果，這些仿真結果證明了所提方法在雙饋電機控制中的正確性和有效性。本書為風力發電領域的相關研究人員提供了較新和較為全面的參考，適用於高校研究人員和研究生以及工業領域的相關從業人員。

圖書目錄

譯者序

原書前言

第1章簡介1

1.1近年來的研究概況1

1.2本書結構4

1.3本書符號表6

第2章數學預備知識9

2.1模組控制9

2.1.1一類非線性系統的模組表示9

2.1.2模組遞歸轉換10

2.2滑動模態10

2.2.1離散時間滑模13

2.2.2參數已知的離散時間系統15

2.3最優控制及逆最優控制17

2.4離散時間高階神經網路20

2.5擴展卡爾曼濾波器(EKF)訓練算法21

2.6神經網路控制23

2.7粒子群算法23

第3章風機建模25

3.1風力發電系統25

3.1.1風機26

3.1.2風機結構28

3.2離散時間數學模型30

3.2.1雙饋感應發電機30

3.2.2直流母線32

第4章可再生能源系統的雙饋感應發電機控制34

4.1滑模組控制34

4.1.1DFIG控制器34

4.1.2直流環節控制器38

4.2逆最優控制44

4.2.1DFIG控制器45

4.2.2直流環節控制器48

第5章風力發電機組的神經網路控制55

5.1神經網路辨識器55

5.1.1DFIG神經網路辨識器55

5.1.2直流環節神經網路辨識器56

5.2神經滑模組控制57

5.2.1DFIG神經控制器57

5.2.2直流環節神經控制器61

5.3神經網路逆向最優控制69

5.3.1DFIG神經網路控制器70

5.3.2直流環節神經網路控制器74

第6章風力發電實驗台的實現79

61實時控制器編程79

6.2雙饋感應發電機模擬實驗系統81

6.3滑模控制實時仿真結果87

6.4神經滑模控制實時仿真結果89

6.5神經逆向最優控制實時仿真結果92

附錄96

雙饋感應發電機：風力發電控制

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