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交流励磁双馈风力发电系统的研究的中期报告
本研究旨在探究交流励磁双馈风力发电系统在实际应用中的可行性与性能表现，并进一步优化其控制方案以提高发电效率与输电功率质量。
在前期研究中，我们已经搭建了完整的双馈风力发电系统模型，并通过Simulink仿真工具进行了性能调试与优化。同时，我们也对现有的交流励磁双馈风力发电系统控制方案进行了深入的分析和评估。在此基础上，我们计划在本次研究中以以下几个方面进行探究：
1.基于模型预测控制的性能优化
通过引入基于模型预测控制（MPC）的控制方案，实现对发电系统的动态响应进行优化，提高其对风速变化的适应性，并降低输电功率波动和谐波畸变等问题。
2.双馈风力发电系统稳态与暂态性能评估
采用Matlab/Simulink和PSCAD等软件对双馈发电系统在稳态和暂态工况下的性能进行仿真评估，并通过实验数据验证模型的精确度和有效性。
3.基于深度学习的双馈风力发电系统智能化控制
探究采用深度学习方法进行交流励磁双馈风力发电系统的智能化控制，利用神经网络算法实现发电系统的自适应调节和优化，提高其发电效率和经济效益。
Basedonthepreviousresearch,wehavebuiltacompletemodelofthedoubly-fedwindpowergenerationsystemandperformedperformancedebuggingandoptimizationthroughtheSimulinksimulationtool.Atthesametime,wehavealsoconductedin-depthanalysisandevaluationoftheexistingcontrolschemeoftheAC-exciteddoubly-fedwindpowergenerationsystem.Basedontheabove,weplantoexplorethefollowingaspectsinthisstudy:
1.PerformanceOptimizationBasedonModelPredictiveControl
Byintroducingamodelpredictivecontrol(MPC)controlscheme,thedynamicresponseofthepowergenerationsystemcanbeoptimized,andtheadaptabilitytowindspeedchangescanbeimproved,whilereducingpowertransmissionpowerfluctuationsandharmonicdistortion.
2.EvaluationofSteady-StateandTransientPerformanceofDoubly-FedWindPowerGenerationSystem
UsingMatlab/SimulinkandPSCADsoftwaretosimulateandevaluatetheperformanceofthedoubly-fedpowergenerationsystemundersteady-stateandtransientworkingconditions,andverifyingtheaccuracyandeffectivenessofthemodelthroughexperimentaldata.
3.IntelligentControlofDoubly-FedWindPowerGenerationSystemBasedonDeepLearning
ExploretheuseofdeeplearningmethodsforintelligentcontrolofAC-exciteddoubly-fedwindpowergenerationsystems,anduseneuralnetworkalgorithmstoachieveadaptiveadjustmentandoptimizationofthepowergenerationsystemtoimproveitspowergenerationefficiencyandeconomicbenefits.