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基于数据与机理的电力系统安全评估研究

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基于数据与机理的电力系统安全评估研究
论文目录
 
摘要第1-11页
Abstract第11-14页
1 绪论第14-34页
  1.1 研究背景及意义第14-16页
  1.2 电力系统安全分析方法的研究现状第16-24页
    1.2.1 静态电压稳定分析方法的研究现状第16-19页
    1.2.2 区间振荡稳定分析方法的研究现状第19-22页
    1.2.3 暂态稳定分析方法的研究现状第22-24页
  1.3 数据挖掘在电力系统中的应用现状第24-28页
  1.4 广域测量技术概述第28-31页
    1.4.1 同步相量测量技术简介及意义第28-29页
    1.4.2 广域测量系统简介及意义第29-31页
  1.5 本文主要研究内容第31-34页
2 基于数据与机理的电力系统运行状态临界特征的表征第34-55页
  2.1 电力系统安全问题的机理与数学描述第34-40页
    2.1.1 静态电压稳定第34-37页
    2.1.2 区间振荡稳定第37-38页
    2.1.3 暂态稳定第38-40页
  2.2 特征提取与知识发现的基础理论第40-52页
    2.2.1 基础信息论第40-44页
    2.2.2 最大信息系数第44-45页
    2.2.3 皮尔森相关系数第45页
    2.2.4 极限学习机第45-47页
    2.2.5 决策树第47-52页
  2.3 电力系统运行状态临界特征的表征方法第52-54页
  2.4 本章小结第54-55页
3 基于隐含关系探索的静态电压稳定在线评估研究第55-78页
  3.1 引言第55-56页
  3.2 基于隐含RE的静态电压稳定评估方法第56-59页
  3.3 算例分析第59-75页
    3.3.1 算法准确率及与常规方法的对比第59-66页
    3.3.2 影响算法准确率的因素分析第66-75页
    3.3.3 算法数据处理速度的分析第75页
  3.4 实际系统应用第75-76页
  3.5 本章小结第76-78页
4 基于隐含关系探索的区间振荡稳定在线评估研究第78-94页
  4.1 引言第78-79页
  4.2 基于隐含RE的区间振荡稳定置信评估综合方法第79-84页
    4.2.1 隐含RE的置信决策规则第79-81页
    4.2.2 综合方法的训练和应用流程第81-84页
  4.3 算例分析第84-92页
    4.3.1 算法准确率及与常规方法的对比第84-89页
    4.3.2 影响算法准确率的因素分析第89-91页
    4.3.3 算法数据处理速度的分析第91-92页
  4.4 本章小结第92-94页
5 基于多重极限学习机的故障前暂态稳定在线评估研究第94-111页
  5.1 引言第94-95页
  5.2 基于多重ELMs的故障前暂态稳定的置信与可视化评估方法第95-101页
    5.2.1 多重ELMs的置信决策规则第95-96页
    5.2.2 多重ELMs的集成学习与特征选择方式第96-98页
    5.2.3 TSA的可视化方式第98-99页
    5.2.4 评估方法的训练和应用流程第99-101页
  5.3 算例分析第101-108页
    5.3.1 评估方法在算例中的实现第101-107页
    5.3.2 算法准确率及与常规方法的对比第107页
    5.3.3 算法数据处理速度的分析第107-108页
  5.4 实际系统应用第108-109页
  5.5 本章小结第109-111页
6 故障后暂态稳定在线预测的概率评价研究第111-124页
  6.1 引言第111-112页
  6.2 故障后暂态稳定在线预测的概率评价方法第112-115页
    6.2.1 用于暂态稳定在线预测的DT模型第112页
    6.2.2 DT模型预测准确度的概率评价第112-115页
  6.3 算例分析第115-123页
    6.3.1 算例的故障概率分布设置第115-117页
    6.3.2 算例的DT模型训练第117-118页
    6.3.3 测试结果及分析第118-123页
  6.4 本章小结第123-124页
7 结论与展望第124-127页
  7.1 结论第124-125页
  7.2 展望第125-127页
参考文献第127-137页
攻读博士学位期间的科研成果目录第137-139页
致谢第139页

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