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小型风力发电系统的抗干扰复合预测控制研究的开题报告
一、研究背景
随着能源问题的日益突出和环境保护的重要性日益加强，人们对可再生能源的需求越来越高。其中，风能作为一种广泛分布、易开发、清洁、可再生的能源，因其利用成熟、技术成熟度高、环保无污染等特点，受到了越来越广泛的关注。
小型风力发电系统由于具有成本低、安装便捷等优点，是目前风力发电技术发展的热点领域之一。然而，由于其运行环境复杂多变，外部干扰和噪声较大，因此在风装机组控制中存在一些问题，如系统稳定性不高、抗干扰性能差、启停控制不精等。
二、研究内容
本研究旨在针对小型风力发电系统中控制问题进行研究，具体研究内容如下：
1.综合预测控制算法研究：在小型风力发电系统中，控制策略的设计十分重要。本研究将采用综合预测控制算法，将模型预测控制与模糊控制相结合，提高系统的控制精度和稳定性。
2.抗干扰控制策略研究：小型风力发电系统处于复杂多变的环境中，容易受到外部干扰和噪声的影响，造成控制误差。本研究将通过模型参考自适应控制和神经网络控制相结合的方法，实现对系统的抗干扰控制。
3.复合控制器设计和实验验证：本研究将设计基于综合预测控制算法、模型参考自适应控制和神经网络控制的复合控制器，并在仿真和实验平台上进行性能验证。
三、研究意义
1.优化小型风力发电系统控制策略，提高其稳定性和控制精度，降低损耗和维护成本。
2.研究抗干扰复合预测控制算法，解决小型风力发电系统健壮性差的问题，确保系统正常运行。
3.推广抗干扰复合预测控制算法在其他工业控制领域中的应用，提高工业控制技术的水平。
四、研究方法
1.系统建模：根据小型风力发电系统的物理特性和控制要求，建立其控制系统的数学模型。
2.控制算法研究：针对小型风力发电系统控制中存在的问题，设计基于综合预测控制算法、模型参考自适应控制和神经网络控制的控制策略。
3.算法优化与仿真验证：通过MATLAB/Simulink软件对设计的算法进行仿真验证，对算法进行优化。
4.实验验证：设计基于FPGA的小型风力发电系统控制平台，并利用该平台对设计的控制算法进行实验验证。
五、预期成果
1.设计基于综合预测控制算法、模型参考自适应控制和神经网络控制的小型风力发电系统控制策略。
2.建立小型风力发电系统的数学模型，并进行仿真验证。
3.设计基于FPGA的小型风力发电系统控制平台，并实现抗干扰复合预测控制算法的控制。
4.提出小型风力发电系统抗干扰问题的解决方案，为相关行业提供技术支持。
六、研究进展
目前，已完成对小型风力发电系统的数学模型建立和仿真分析，并对相关控制算法进行了深入研究。预计接下来将对算法进行改进和优化，并进一步完善基于FPGA的小型风力发电系统实验平台，进行实验验证。