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智能控制在电力系统谐波抑制中的应用

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智能控制在电力系统谐波抑制中的应用
论文目录
 
中文摘要第1-5页
英文摘要第5-10页
第一章 绪论第10-13页
§1.1 课题背景和研究意义第10-11页
§1.2 本文的主要研究内容第11-13页
第二章 电力系统中谐波的抑制第13-29页
§2.1 有源电力滤波器技术的提出和背景第13-18页
§2.1.1 谐波的产生和危害第13-16页
§2.1.2 谐波抑制技术及有源电力滤波器的提出第16-18页
§2.2 有源电网调节器技术的发展第18-27页
§2.2.1 有源电网调节器电路拓扑结构的发展第19-21页
§2.2.2 有源电网调节器控制策略的发展第21-25页
§2.2.3 APLC优化规划理论的提出第25-27页
§2.3 有源电网调节器技术的展望第27-29页
第三章 智能控制、神经网络控制与进化计算第29-51页
§3.1 智能控制第29-35页
§3.1.1 智能控制的产生背景第29-31页
§3.1.2 智能控制的基本概念第31-34页
§3.1.3 智能控制的主要研究内容第34-35页
§3.2 神经网络理论第35-40页
§3.2.1 神经元网络的特征第35-37页
§3.2.2 神经元网络模型第37-39页
§3.2.3 神经网络控制第39-40页
§3.3 进化计算第40-51页
§3.3.1 进化计算的主要分支第41-43页
§3.3.2 进化计算的基本特征第43-45页
§3.3.3 进化算法的结构第45-48页
§3.3.4 优化与进化算法第48页
§3.3.5 进化算法的研究前景第48-51页
第四章 人工神经网络在APLC控制中的应用第51-72页
§4.1 APLC控制技术的现状及存在的问题第51-59页
§4.1.1 瞬时无功功率理论的基本原理第51-54页
§4.1.2 基于瞬时无功功率理论的控制方法的不足第54-56页
§4.1.3 对于谐波电流检测方法的改进第56-57页
§4.1.4 现有的APLC控制方法及其不足第57-59页
§4.2 APLC的人工神经网络控制第59-65页
§4.2.1 用于APLC的神经网络控制器设计第60-63页
§4.2.2 进化计算用于获取训练对第63-65页
§4.3 APLC神经网络控制的仿真研究第65-70页
§4.4 结论第70-72页
第五章 进化计算在多谐波源网络APLC最优规划中的应用第72-121页
§5.1 最优规划问题的提出及其研究意义第72-74页
§5.2 APLC在多谐波源网络中的规划定位方法第74-76页
§5.3 基于非线性规划的APLC优化规划方法第76-86页
§5.3.1 单次谐波问题第77-82页
§5.3.2 多次谐波问题第82-86页
§5.4 进化算法用于单个APLC在多谐波源网络中的最优规划第86-107页
§5.4.1 优化问题的数学描述第87-94页
§5.4.2 进化计算用于单个APLC在多谐波源网络中的最优规划第94-97页
§5.4.3 仿真研究结果及分析第97-107页
§5.5 进化算法用于多个APLC在多谐波源网络中的最优规划第107-119页
§5.5.1 网络模型的修改第108-110页
§5.5.2 多个APLC的最优规划进化方法第110-112页
§5.5.3 仿真结果与分析第112-119页
§5.6 结论第119-121页
第六章 结束语第121-124页
§6.1 研究的成果与创新性第121-122页
§6.2 进一步研究的建议第122-124页
附录第124-125页
参考文献第125-137页
本文作者在攻读博士学位期间发表的学术论文第137-138页
致谢第138页

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