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雙饋感應發電機--風力發電控制/國際電氣工程先進技術譯叢

  • 作者：(墨)埃德加·N.桑切斯//黎曼·魯伊斯-克魯茲|責編:張俊紅//趙玲麗|譯者:張永昌//溫春雪//王占擴
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111664307
  • 出版日期：2021/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：126
人民幣：RMB 49 元      售價：元
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內容大鋼
    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演算法，包括滑模控制、最優控制、逆最優控制、神經網路控制、擴展卡爾曼濾波器演算法、粒子群優化等。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。本書在模擬中應用了所設計出的控制器，給出了詳實的模擬結果，這些模擬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。
作者介紹
(墨)埃德加·N.桑切斯//黎曼·魯伊斯-克魯茲|責編:張俊紅//趙玲麗|譯者:張永昌//溫春雪//王占擴
目錄
譯者序
原書前言
第1章  簡介
  1.1  近年來的研究概況
  1.2  本書結構
  1.3  本書符號表
第2章  數學預備知識
  2.1  模塊控制
    2.1.1  一類非線性系統的模塊表示
    2.1.2  模塊遞歸轉換
  2.2  滑動模態
    2.2.1  離散時間滑模
    2.2.2  參數已知的離散時間系統
  2.3  最優控制及逆最優控制
  2.4  離散時間高階神經網路
  2.5  擴展卡爾曼濾波器（EKF）訓練演算法
  2.6  神經網路控制
  2.7  粒子群演算法
第3章  風機建模
  3.1  風力發電系統
    3.1.1  風機
    3.1.2  風機結構
  3.2  離散時間數學模型
    3.2.1  雙饋感應發電機
    3.2.2  直流母線
第4章  可再生能源系統的雙饋感應發電機控制
  4.1  滑模塊控制
    4.1.1  DFIG控制器
    4.1.2  直流環節控制器
  4.2  逆最優控制
    4.2.1  DFIG控制器
    4.2.2  直流環節控制器
第5章  風力發電機組的神經網路控制
  5.1  神經網路辨識器
    5.1.1  DFIG神經網路辨識器
    5.1.2  直流環節神經網路辨識器
  5.2  神經滑模塊控制
    5.2.1  DFIG神經控制器
    5.2.2  直流環節神經控制器
  5.3  神經網路逆向最優控制
    5.3.1  DFIG神經網路控制器
    5.3.2  直流環節神經網路控制器
第6章  風力發電實驗台的實現
  6.1  實時控制器編程
  6.2  雙饋感應發電機模擬實驗系統
  6.3  滑模控制實時模擬結果
  6.4  神經滑模控制實時模擬結果
  6.5  神經逆向最優控制實時模擬結果
附錄
  附錄A  粒子群最優控制演算法

    A.1  粒子群反向優化控制
      A.1.1  DFIG和直流環節的應用
    A.2  基於神經網路的粒子群優化
  附錄B  DFIG建模
    B.1  DFIG數學模型
      B.1.1  轉子參考坐標系的電路變數轉換
      B.1.2  旋轉參考坐標系的轉矩方程
      B.1.3  標?值轉換
      B.1.4  DFIG的狀態變數模型
    B.2  直流環節數學模型
參考文獻

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