2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、在經(jīng)過(guò)近十年來(lái)的發(fā)展,以風(fēng)能為代表的新能源取得了迅猛發(fā)展和長(zhǎng)足進(jìn)步。在風(fēng)能開發(fā)、利用方面,以風(fēng)力發(fā)電為主,控制風(fēng)電機(jī)組安全、穩(wěn)定運(yùn)行主要采用變速、變槳技術(shù)。該文以變速變槳距風(fēng)電機(jī)組為研究對(duì)象,在不添加額外設(shè)備情況下,以實(shí)現(xiàn)捕獲最大風(fēng)能和平滑功率輸出的雙重目標(biāo),研究出一種行之有效的風(fēng)電機(jī)組功率控制策略。
  論文研究的側(cè)重點(diǎn)如下:
  (1)通過(guò)對(duì)變速變槳距風(fēng)電機(jī)組在安全、穩(wěn)定運(yùn)行條件下的特性分析,將其組成部分的各子系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)

2、學(xué)建模,并在Matlab/Simulink環(huán)境中,搭建出與之對(duì)應(yīng)的仿真模型,從而為實(shí)現(xiàn)風(fēng)速、風(fēng)電功率實(shí)時(shí)預(yù)測(cè),優(yōu)化風(fēng)電機(jī)組功率控制奠定了基礎(chǔ)。
  (2)提出以改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法(Improved Empirical Model Decomposition,IEMD)為核心的功率預(yù)測(cè)方法,結(jié)合徑向基(Radial Basis Function)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立短期風(fēng)速預(yù)測(cè)模型,再根據(jù)風(fēng)速與功率的變換關(guān)系得到功率預(yù)測(cè)值。研究結(jié)果

3、表明,原始風(fēng)速經(jīng)過(guò)IEMD分解,得到更為平穩(wěn)的本征特征分量,實(shí)現(xiàn)了風(fēng)速時(shí)間序列的平穩(wěn)化,提高了風(fēng)電功率預(yù)測(cè)精度。
  (3)提出基于短期風(fēng)速、風(fēng)電功率提前一步預(yù)測(cè),建立起加權(quán)多目標(biāo)優(yōu)化模型,優(yōu)化風(fēng)電機(jī)組功率控制方案。優(yōu)化模型以發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速、槳距角為控制變量,采用模糊PID算法求解槳距角,并運(yùn)用最小化控制準(zhǔn)則求取出多目標(biāo)優(yōu)化模型的發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速,將它們作用于變速變槳距風(fēng)電機(jī)組的控制系統(tǒng),達(dá)到捕獲最大風(fēng)能和平滑功率輸出,優(yōu)化了變速變槳距風(fēng)電

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