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大规模电力系统动态等值方法及相关问题研究

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大规模电力系统动态等值方法及相关问题研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-14页
第一章 绪论第14-32页
  1.1 引言第14-15页
    1.1.1 动态等值的研究背景第14-15页
    1.1.2 动态等值的任务和目的第15页
  1.2 动态等值的研究现状第15-28页
    1.2.1 同调等值法第16-23页
    1.2.2 模式等值法第23-26页
    1.2.3 估计等值法第26-28页
    1.2.4 动态等值常用的分析工具第28页
  1.3 现代智能优化算法第28-29页
  1.4 本文的选题背景和意义第29-30页
  1.5 本文主要工作第30-32页
第二章 电力系统元件模型的建立第32-44页
  2.1 引言第32-35页
    2.1.1 电力系统的暂态稳定性第32-34页
    2.1.2 系统模型的建立第34-35页
  2.2 同步发电机的数学模型第35-38页
    2.2.1 同步发电机的详细模型第35-37页
    2.2.2 同步发电机的简化模型第37-38页
  2.3 励磁系统模型第38-40页
  2.4 负荷模型第40-43页
    2.4.1 负荷建模概述第40页
    2.4.2 常用的三种负荷模型第40-43页
  2.5 小结第43-44页
第三章 同调动态等值的工程应用研究第44-63页
  3.1 引言第44页
  3.2 同调动态等值的模型第44-54页
    3.2.1 发电机的同调识别第44-46页
    3.2.2 同调发电机母线化简和网络化简第46-47页
    3.2.3 发电机聚合的 Powell 优化法第47-48页
    3.2.4 等值机聚合的基于自适应差分进化的改进加权法第48-54页
  3.3 海南电网动态等值第54-56页
    3.3.1 海南电网概况第54-55页
    3.3.2 动态等值原则第55-56页
  3.4 算例分析第56-62页
  3.5 小结第62-63页
第四章 基于 PSO-FCM 算法的同调发电机识别第63-77页
  4.1 引言第63页
  4.2 电力系统特征的提取第63-64页
  4.3 基本算法描述第64-68页
    4.3.1 模糊 c 均值聚类算法第64-66页
    4.3.2 粒子群优化算法第66-68页
  4.4 粒子群-模糊 c 均值聚类算法及其改进第68-71页
    4.4.1 粒子群-模糊 c 均值聚类算法第68-69页
    4.4.2 改进的 PSO-FCM 算法第69-71页
    4.4.3 聚类有效性评价第71页
  4.5 算例分析第71-75页
  4.6 小结第75-77页
第五章 基于 SSAP 的发电机同调分群及 PSS 配置研究第77-90页
  5.1 引言第77页
  5.2 基于 SSAP 的发电机同调分群第77-79页
    5.2.1 系统特征提取第77页
    5.2.2 基于 k 均值聚类和系统聚类的分群算法第77-79页
  5.3 PSS 的优化配置第79-84页
    5.3.1 PSS 的数学模型第79-80页
    5.3.2 基于混沌搜索的混合粒子群优化算法第80-84页
  5.4 算例分析第84-89页
  5.5 小结第89-90页
第六章 基于改进差分进化算法的在线估计等值法研究第90-99页
  6.1 引言第90页
  6.2 等值系统模型第90-92页
  6.3 参数的可辨识性第92页
  6.4 等值系统参数的辨识算法第92-94页
    6.4.1 改进的差分进化算法第92-93页
    6.4.2 参数辨识流程第93-94页
  6.5 算例分析第94-98页
  6.6 小结第98-99页
第七章 感应电动机负荷分群及聚合研究第99-109页
  7.1 引言第99页
  7.2 感应电动机模型和分群特征的提取第99-100页
    7.2.1 感应电动机模型第99-100页
    7.2.2 分群特征的提取第100页
  7.3 混沌粒子群-模糊 c 均值聚类算法第100-102页
  7.4 算例分析第102-108页
  7.5 小结第108-109页
结论与展望第109-112页
1 本文结论第109-111页
2 研究工作展望第111-112页
参考文献第112-130页
附录第130-136页
附录1 中国南方电网 2010 年地理接线图第130-131页
附录2 海南电网仿真数据第131-134页
附录3 海南电网小扰动分析结果第134-136页
攻读博士学位期间取得的研究成果第136-138页
致谢第138-139页

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