包邮靠前电气工程优选技术译丛双馈感应发电机:风力发电控制/国际电气工程先进技术译丛

译者序

原书前言

第1章简介1

1.1近年来的研究概况1

1.2本书结构4

1.3本书符号表6

第2章数学预备知识9

2.1模块控制9

2.1.1一类非线性系统的模块表示9

2.1.2模块递归转换10

2.2滑动模态10

2.2.1离散时间滑模13

2.2.2参数已知的离散时间系统15

2.3*优控制及逆*优控制17

2.4离散时间高阶神经网络20

2.5扩展卡尔曼滤波器(EKF)训练算法21

2.6神经网络控制23

2.7粒子群算法23

第3章风机建模25

3.1风力发电系统25

3.1.1风机26

3.1.2风机结构28

3.2离散时间数学模型30

3.2.1双馈感应发电机30

3.2.2直流母线32

第4章可再生能源系统的双馈感应发电机控制34

4.1滑模块控制34

4.1.1DFIG控制器34

4.1.2直流环节控制器38

4.2逆*优控制44

4.2.1DFIG控制器45

4.2.2直流环节控制器48

第5章风力发电机组的神经网络控制55

5.1神经网络辨识器55

5.1.1DFIG神经网络辨识器55

5.1.2直流环节神经网络辨识器56

5.2神经滑模块控制57

5.2.1DFIG神经控制器57

5.2.2直流环节神经控制器61

5.3神经网络逆向*优控制69

5.3.1DFIG神经网络控制器70

5.3.2直流环节神经网络控制器74

第6章风力发电实验台的实现79

61实时控制器编程79

6.2双馈感应发电机模拟实验系统81

6.3滑模控制实时仿真结果87

6.4神经滑模控制实时仿真结果89

6.5神经逆向*优控制实时仿真结果92

附录96

附录A粒子群*优控制算法96

A.1粒子群反向优化控制96

A.1.1DFIG和直流环节的应用96

A.2基于神经网络的粒子群优化103

附录BDFIG建模104

B.1DFIG数学模型104

B.1.1转子参考坐标系的电路变量转换109

B.1.2旋转参考坐标系的转矩方程111

B.1.3标幺值转换112

B.1.4DFIG的状态变量模型114

B.2直流环节数学模型117

参考文献121