摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-14页 |
第一章 绪论 | 第14-32页 |
·引言 | 第14-15页 |
·动态等值的研究背景 | 第14-15页 |
·动态等值的任务和目的 | 第15页 |
·动态等值的研究现状 | 第15-28页 |
·同调等值法 | 第16-23页 |
·模式等值法 | 第23-26页 |
·估计等值法 | 第26-28页 |
·动态等值常用的分析工具 | 第28页 |
·现代智能优化算法 | 第28-29页 |
·本文的选题背景和意义 | 第29-30页 |
·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 |
·引言 | 第32-35页 |
·电力系统的暂态稳定性 | 第32-34页 |
·系统模型的建立 | 第34-35页 |
·同步发电机的数学模型 | 第35-38页 |
·同步发电机的详细模型 | 第35-37页 |
·同步发电机的简化模型 | 第37-38页 |
·励磁系统模型 | 第38-40页 |
·负荷模型 | 第40-43页 |
·负荷建模概述 | 第40页 |
·常用的三种负荷模型 | 第40-43页 |
·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 |
·引言 | 第44页 |
·同调动态等值的模型 | 第44-54页 |
·发电机的同调识别 | 第44-46页 |
·同调发电机母线化简和网络化简 | 第46-47页 |
·发电机聚合的 Powell 优化法 | 第47-48页 |
·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 |
·海南电网动态等值 | 第54-56页 |
·海南电网概况 | 第54-55页 |
·动态等值原则 | 第55-56页 |
·算例分析 | 第56-62页 |
·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 |
·引言 | 第63页 |
·电力系统特征的提取 | 第63-64页 |
·基本算法描述 | 第64-68页 |
·模糊 c 均值聚类算法 | 第64-66页 |
·粒子群优化算法 | 第66-68页 |
·粒子群-模糊 c 均值聚类算法及其改进 | 第68-71页 |
·粒子群-模糊 c 均值聚类算法 | 第68-69页 |
·改进的 PSO-FCM 算法 | 第69-71页 |
·聚类有效性评价 | 第71页 |
·算例分析 | 第71-75页 |
·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 |
·引言 | 第77页 |
·基于 SSAP 的发电机同调分群 | 第77-79页 |
·系统特征提取 | 第77页 |
·基于 k 均值聚类和系统聚类的分群算法 | 第77-79页 |
·PSS 的优化配置 | 第79-84页 |
·PSS 的数学模型 | 第79-80页 |
·基于混沌搜索的混合粒子群优化算法 | 第80-84页 |
·算例分析 | 第84-89页 |
·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 |
·引言 | 第90页 |
·等值系统模型 | 第90-92页 |
·参数的可辨识性 | 第92页 |
·等值系统参数的辨识算法 | 第92-94页 |
·改进的差分进化算法 | 第92-93页 |
·参数辨识流程 | 第93-94页 |
·算例分析 | 第94-98页 |
·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 |
·引言 | 第99页 |
·感应电动机模型和分群特征的提取 | 第99-100页 |
·感应电动机模型 | 第99-100页 |
·分群特征的提取 | 第100页 |
·混沌粒子群-模糊 c 均值聚类算法 | 第100-102页 |
·算例分析 | 第102-108页 |
·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 |