风电机组最大风能捕获控制策略研究



风电机组最大风能捕获控制策略研究

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风电机组最大风能捕获控制策略研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-21页
1.1 研究背景及意义	第10-16页
1.1.1 全球和我国风电发展现状	第10-13页
1.1.2 研究背景	第13-15页
1.1.3 研究意义	第15-16页
1.2 国内外研究现状	第16-19页
1.2.1 风电机组最大风能捕获控制策略的研究现状	第16-18页
1.2.2 神经网络的研究现状	第18-19页
1.3 研究内容及结构	第19-21页
1.3.1 研究内容	第19页
1.3.2 论文结构	第19-21页
第2章最大风能捕获基本理论及风电机组建模	第21-32页
2.1 引言	第21页
2.2 最大风能捕获的基本理论	第21-27页
2.2.1 风电机组的基本特性	第21-22页
2.2.2 风电机组的出力特性	第22-23页
2.2.3 风电机组控制状态量	第23-24页
2.2.4 最大风能捕获的基本控制原理	第24-27页
2.3 风电机组建模	第27-31页
2.3.1 风电机组模型的功率特性分析	第27-28页
2.3.2 风模型	第28-29页
2.3.3 风电机组模型仿真	第29-31页
2.4 本章小结	第31-32页
第3章最大风能捕获自学习算法	第32-42页
3.1 引言	第32页
3.2 最大风能捕获自学习算法的基本控制理论	第32-34页
3.3 BP神经网络模型的基本理论	第34-41页
3.3.1 人工神经元模型	第34-35页
3.3.2 神经网络模型	第35页
3.3.3 BP算法	第35-38页
3.3.4 BP神经网络模型	第38-41页
3.4 本章小结	第41-42页
第4章 BP神经网络模型的搭建	第42-68页
4.1 引言	第42页
4.2 BP神经网络模型的初始化	第42-47页
4.2.1 训练数据样本选择	第42-43页
4.2.2 输入输出数据的归一化	第43页
4.2.3 模型参数的初始化	第43-47页
4.3 模型基本参数的确定	第47-63页
4.3.1 学习速率的确定	第47-50页
4.3.2 批量计算步长的确定	第50-54页
4.3.3 输出层函数形式的确定	第54-56页
4.3.4 预测时间尺度的确定	第56-59页
4.3.5 隐层神经元数的确定	第59-61页
4.3.6 BP神经网络模型参数统计	第61-63页
4.4 验证模型预测的整体可靠性	第63-67页
4.4.1 平均风速相同的湍流风况	第63-65页
4.4.2 平均风速不同的湍流风况	第65-67页
4.5 本章小结	第67-68页
第5章最大风能捕获自学习算法的控制结果分析	第68-77页
5.1 引言	第68页
5.2 学习数据样本对应的湍流风况	第68-69页
5.3 平均风速相同的湍流风况	第69-73页
5.4 平均风速不同的湍流风况	第73-76页
5.5 本章小结	第76-77页
第6章结论与展望	第77-79页
6.1 结论	第77-78页
6.2 创新点	第78页
6.3 展望	第78-79页
参考文献	第79-83页
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果	第83-84页
致谢	第84页

本篇论文共84页，点击这进入下载页面。

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