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| 編輯推薦： |
本书全面综合地描述了双馈感应发电机的模型及其控制，这些是在风能工业中得到应用的尖端技术。本书运用全新的讲述方式对各种关于双馈感应发电机风力发电方面做出阐释，这种讲述方式深入浅出通俗易懂，即使没有相关背景知识也能对主题有一定的了解。
拉萨塔梅格阿帕拉博士
澳大利亚维多利亚州墨尔本皇家理工大学
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| 內容簡介： |
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本书针对双馈感应发电机（以下简称双馈电机）在风力发电运行过程中可能存在的控制器不稳定等问题，提出了一系列控制领域前沿的控制算法，包括滑模控制、*优控制、逆*优控制、神经网络控制、扩展卡尔曼滤波器算法、粒子群优化等。本书推导了双馈电机离散数学模型，并在此基础上推导了上述控制方法的数学表达式，结合双馈电机模型和控制方法的数学模型设计出了双馈风力发电机在机侧和网侧的控制器。本书在仿真中应用了所设计出的控制器，给出了详实的仿真结果，这些仿真结果证明了所提方法在双馈电机控制中的正确性和有效性。本书为风力发电领域的相关研究人员提供了较新和较为全面的参考，适用于高校研究人员和研究生以及工业领域的相关从业人员。
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| 目錄：
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译者序
原书前言
第1章简介1
1.1近年来的研究概况1
1.2本书结构4
1.3本书符号表6
第2章数学预备知识9
2.1模块控制9
2.1.1一类非线性系统的模块表示9
2.1.2模块递归转换10
2.2滑动模态10
2.2.1离散时间滑模13
2.2.2参数已知的离散时间系统15
2.3最优控制及逆最优控制17
2.4离散时间高阶神经网络20
2.5扩展卡尔曼滤波器EKF训练算法21
2.6神经网络控制23
2.7粒子群算法23
第3章风机建模25
3.1风力发电系统25
3.1.1风机26
3.1.2风机结构28
3.2离散时间数学模型30
3.2.1双馈感应发电机30
3.2.2直流母线32
第4章可再生能源系统的双馈感应发电机控制34
4.1滑模块控制34
4.1.1DFIG控制器34
4.1.2直流环节控制器38
4.2逆最优控制44
4.2.1DFIG控制器45
4.2.2直流环节控制器48
第5章风力发电机组的神经网络控制55
5.1神经网络辨识器55
5.1.1DFIG神经网络辨识器55
5.1.2直流环节神经网络辨识器56
5.2神经滑模块控制57
5.2.1DFIG神经控制器57
5.2.2直流环节神经控制器61
5.3神经网络逆向最优控制69
5.3.1DFIG神经网络控制器70
5.3.2直流环节神经网络控制器74
第6章风力发电实验台的实现79
61实时控制器编程79
6.2双馈感应发电机模拟实验系统81
6.3滑模控制实时仿真结果87
6.4神经滑模控制实时仿真结果89
6.5神经逆向最优控制实时仿真结果92
附录96
附录A粒子群最优控制算法96
A.1粒子群反向优化控制96
A.1.1DFIG和直流环节的应用96
A.2基于神经网络的粒子群优化103
附录BDFIG建模104
B.1DFIG数学模型104
B.1.1转子参考坐标系的电路变量转换109
B.1.2旋转参考坐标系的转矩方程111
B.1.3标幺值转换112
B.1.4DFIG的状态变量模型114
B.2直流环节数学模型117
参考文献121
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| 內容試閱：
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由于可再生能源的大量增加，双馈感应发电机风力发电控制这一课题的研究非常重要。尤其值得一提的是，风能的使用已经在全球范围内迅速普及，这对我们来说是非常有利的。但是，由于风不可准确预测，因此给风能的使用增加了许多挑战，如由于风的变化而产生的功率波动、与电网实现有效耦合的复杂性，以及机械发电机振荡产生的限制等。这些问题促使了能够处理这些情况的控制器的发展。本书主要讲述了在风能应用中的双馈感应发电机DFIG的非线性控制器的建模，并且为设计提供详细的信息。
本书的内容如下。第1章阐述了双馈感应发电机的主要特点及其优点，并对以这种类型的发电机为中心的不同出版物也做了调查。本书的理论基础在第2章中介绍，然后讨论双馈感应发电机的数学模型第3章，在此基础上,介绍了使用逆离散最优控制技术和滑动模式的不同类型的控制器第4章，随后提出了一种基于神经网络的改进算法来增加对参数变化的鲁棒性第5章，最后一部分添加了实时实验的结果第6章。
本书特别为从事风能研究的人们提供了更新和充分的参考，可供学术界的研究人员和研究生以及业内的专业工程师使用。
Edgar N.Sanchez
Riemann Ruiz-Cruz
墨西哥瓜达拉哈达
大规模发展风电是世界各国应对日益迫切的环境恶化问题和能源安全战略需求的重要手段之一，而基于双馈感应发电机（以下简称双馈电机）的风电机组因其成本低、效率高、技术成熟等优势，已成为全球大规模并网发电的主流机型。风电产业的发展主要受到以下因素的影响：①自然界的风能有着不可预测的特性，风能的使用会存在一系列问题，比如风速变化的时候会产生能量波动，实现风力发电高效并网也比较复杂，发电机机械振动会一定程度上限制风能的利用。②受限于风资源与电力负荷逆向分布，我国采取了大规模风电集中式开发、远距离输送的运营模式。该模式下大型风电基地所联电网经常是存在各类故障的弱电网，使风电机组运行在一个极易脱网的外部环境中。③一般风电机组的并网设计以理想电网为背景，但实际上部分风电机组在电网出现不平衡或者谐波等小扰动或暂态故障下易自动脱网。
因此，对于风力发电中的双馈发电机组来说，设计鲁棒性强的控制器，使双馈电机在包含参数摄动和外部扰动的恶劣运行环境下稳定运行，对风力发电行业的发展具有非常重要的意义。本书将控制领域的一些前沿控制方法，包括最优控制、逆最优控制、神经网络控制、滑模控制、粒子群优化等，应用到双馈电机和直流母线的控制，使其运行过程中具有更加优异的动态稳态性能，而且鲁棒性更强。这可以解决现有双馈电机控制中存在的一些问题，极大提高风能的利用率。本书首先推导了双馈电机离散数学模型，然后推导了上述控制方法的数学表达式，并结合双馈电机模型和控制方法的数学模型设计出了双馈风力发电机机侧和网侧的控制器。本书在仿真中应用了所设计出的控制器，给出了详实的仿真结果，这些仿真结果都证明了所提方法在双馈电机控制中的正确性和有效性。
本书由王占扩翻译第1章，张永昌翻译第2~4章，温春雪翻译5~6章，全书由张永昌负责统筹和定稿。在本书的翻译过程中，译者的研究生做了大量编辑和校对工作，他们是蒋涛、刘想、姜皓、王兴、于永吉、陈丹、闫思超、丁校勇、胡茗茗、黄耀智、戴惟，在此一并表示感谢。
目前，风力发电的研究正方兴未艾，而中国已经成为风力发电最大的应用市场，希望本书的出版对风力发电领域相关的研究起到推动作用。本书的翻译和出版得到了国家自然科学基金（52077002）的资助，在此深表谢意。由于译者水平有限，翻译过程难免出现不当甚至错误之处，敬请广大读者批评指正。
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