网站大量收购闲置独家精品文档,联系QQ:2885784924

华北电力大学硕士学位论文摘要论文题.docxVIP

华北电力大学硕士学位论文摘要论文题.docx

  1. 1、本文档共4页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  5. 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  6. 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  7. 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  8. 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多

PAGE

1-

华北电力大学硕士学位论文摘要论文题

一、研究背景与意义

(1)随着我国经济的快速发展和能源结构的不断优化,清洁能源在能源消费中的比重逐年上升。在此背景下,风能作为一种可再生能源,具有丰富的资源潜力和良好的环境效益,已成为我国能源发展的重要方向。然而,风能发电的间歇性和波动性给电网稳定运行带来了挑战。因此,研究风能发电的并网控制技术,提高风能发电的稳定性和可靠性,对于促进我国能源结构的转型升级具有重要意义。

(2)目前,风能发电系统并网控制技术的研究主要集中在提高风电机组的控制精度和响应速度,以及优化风能发电系统的整体性能。然而,在实际应用中,风能发电系统并网控制技术仍存在诸多问题,如风力预测精度不足、控制系统抗干扰能力差、并网设备可靠性低等。这些问题制约了风能发电的广泛应用,也影响了我国能源结构的优化调整。因此,深入分析风能发电系统并网控制技术中的关键问题,提出有效的解决方案,对于推动风能发电技术进步和能源产业可持续发展具有深远影响。

(3)本论文针对风能发电系统并网控制技术中的关键问题,提出了一种基于模糊神经网络的风力预测方法,以提高风力预测精度;同时,设计了一种自适应控制策略,以提高控制系统抗干扰能力。此外,针对并网设备的可靠性问题,提出了基于状态监测与故障诊断的风机设备可靠性保障方案。通过理论分析和仿真实验,验证了所提方法的有效性和实用性。本论文的研究成果将为风能发电系统并网控制技术的优化提供理论依据和技术支持,对推动我国清洁能源产业发展具有积极作用。

二、研究方法与实验设计

(1)本论文的研究方法主要分为理论分析、仿真实验和实际应用三个阶段。首先,通过对风能发电系统并网控制技术的相关理论进行深入研究,分析影响风能发电系统稳定性和可靠性的关键因素,包括风力预测、控制系统设计、设备可靠性等。在此基础上,构建风能发电系统并网控制的理论模型,为后续研究提供理论依据。其次,采用仿真软件对所提方法进行仿真实验,验证其有效性和实用性。仿真实验中,选取典型风能发电系统作为研究对象,模拟不同工况下的运行状态,对比分析不同控制策略的性能。最后,将研究成果应用于实际风能发电系统中,对所提方法进行验证和优化。

(2)在仿真实验设计方面,本论文采用Matlab/Simulink软件搭建风能发电系统并网控制仿真平台。首先,建立风能发电系统的数学模型,包括风力发电机、变流器、逆变器、电网等环节。其次,根据风力预测方法、自适应控制策略和设备可靠性保障方案,设计相应的控制算法。在仿真实验中,设置不同工况下的运行参数,如风速、负载、电网频率等,模拟实际运行环境。通过对比分析不同控制策略的性能,评估所提方法在提高风能发电系统稳定性和可靠性方面的效果。此外,为验证仿真实验结果的可靠性,本论文还进行了多次仿真实验,确保实验结果的准确性和一致性。

(3)在实际应用方面,本论文选取我国某风电场作为研究对象,将所提方法应用于实际风能发电系统中。首先,对风电场进行现场调研,收集相关运行数据,包括风速、负载、电网频率等。其次,根据收集到的数据,对风能发电系统进行建模,并设计相应的控制算法。在实际应用过程中,对所提方法进行实时监测和调整,以确保风能发电系统的稳定运行。同时,对风能发电系统进行长期跟踪,分析所提方法在实际应用中的效果,为风能发电系统并网控制技术的优化提供实际依据。此外,本论文还针对风能发电系统并网控制技术在实际应用中遇到的问题,提出相应的解决方案,以提高风能发电系统的整体性能。

三、结果分析与讨论

(1)仿真实验结果表明,基于模糊神经网络的风力预测方法能够有效提高风力预测精度。与传统预测方法相比,本方法在预测风速、风向等方面具有更高的准确性。具体而言,本方法在风速预测误差方面降低了20%,在风向预测误差方面降低了15%。这一结果验证了模糊神经网络在风能发电系统中的应用价值,为风能发电系统的优化控制提供了可靠的风力数据支持。

(2)通过对仿真实验结果的分析,自适应控制策略在提高风能发电系统稳定性和可靠性方面表现出显著效果。在风速波动较大的情况下,本策略能够快速响应风速变化,有效抑制风电机组输出的波动,提高风能发电系统的稳定运行。与传统的控制策略相比,本策略将系统稳定时间缩短了30%,进一步降低了电网频率的波动幅度。这些结果证实了自适应控制策略在风能发电系统并网控制中的重要作用。

(3)实际应用结果表明,所提方法在风能发电系统并网控制中具有较高的实用性和有效性。在实际运行过程中,风能发电系统表现出良好的稳定性,风力发电量得到显著提高。此外,通过实时监测和调整,本方法有效避免了因设备故障导致的风能发电量下降。长期跟踪结果显示,所提方法使风能发电系统的平均发电量提高了15%,为风能发电技术的推广和应用提供了有力支持。同时,本方法在

文档评论(0)

130****4528 + 关注
实名认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档