摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-18页 |
1.1 论文研究的背景和意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究的历史和现状 | 第12-15页 |
1.2.1 短路的基本概念 | 第12页 |
1.2.2 短路电流计算的研究现状 | 第12-14页 |
1.2.3 短路电流预测的研究现状 | 第14-15页 |
1.2.4 限制短路电流措施的研究现状 | 第15页 |
1.3 课题来源 | 第15-16页 |
1.4 本文研究的主要内容 | 第16-18页 |
第2章 电力系统数学模型选取及等值网络建立 | 第18-25页 |
2.1 引言 | 第18页 |
2.2 电力网络的数学模型 | 第18-20页 |
2.2.1 原支路的特性方程 | 第18页 |
2.2.2 节点导纳矩阵方程 | 第18-20页 |
2.3 电力系统元件的等效模型 | 第20-22页 |
2.3.1 发电机模型 | 第20页 |
2.3.2 输电线路模型 | 第20-22页 |
2.3.3 变压器模型 | 第22页 |
2.4 电网仿真计算等值网络的建立 | 第22-24页 |
2.4.1 等值网络建立的基础--序网络 | 第23-24页 |
2.4.2 电力等值网络参数生成 | 第24页 |
2.5 本章小结 | 第24-25页 |
第3章 基于稀疏矩阵特性的短路电流在线计算 | 第25-40页 |
3.1 引言 | 第25页 |
3.2 稀疏导纳矩阵生成过程的优化 | 第25-28页 |
3.2.1 稀疏矩阵存储方法 | 第25-26页 |
3.2.2 划分零序电气岛 | 第26页 |
3.2.3 节点编号优化方法 | 第26-28页 |
3.3 基于稀疏矩阵变换的短路电流快速计算 | 第28-35页 |
3.3.1 稀疏矩阵低阶更新理论在故障电流求解中的应用 | 第28-29页 |
3.3.2 故障时修改导纳矩阵AY的形成 | 第29-32页 |
3.3.3 基于改进非负矩阵分解法的修正导纳矩阵低秩分解 | 第32-34页 |
3.3.4 基于稀疏矩阵变换的多重故障计算设计 | 第34-35页 |
3.4 仿真算例 | 第35-39页 |
3.4.1 IEEE标准节点系统 | 第35-37页 |
3.4.2 模型选取对短路电流计算的影响 | 第37-39页 |
3.4.3 采用广东地区T_0时刻数据的IEEE30节点系统 | 第39页 |
3.5 本章小结 | 第39-40页 |
第4章 基于负荷预测的超短期短路电流在线预测 | 第40-55页 |
4.1 引言 | 第40页 |
4.2 基于相似日负荷多点外推的超短期负荷预测样本构造 | 第40-43页 |
4.2.1 超短期负荷预测的原理 | 第40-41页 |
4.2.2 基于相似日负荷多点外推的超短期负荷预测模型 | 第41-42页 |
4.2.3 超短期负荷预测样本的构造 | 第42-43页 |
4.2.4 发电机的出力分配 | 第43页 |
4.3 基于遗传算法优化神经网络法的预测算法设计 | 第43-47页 |
4.3.1 遗传算法优化神经网络的综合算法设计 | 第44-45页 |
4.3.2 带动量项的自适应学习率BP改进算法 | 第45-46页 |
4.3.3 遗传算法的设计 | 第46-47页 |
4.4 短路电流超短期在线预测方法实现 | 第47-51页 |
4.5 算例分析 | 第51-54页 |
4.5.1 节点超短期负荷预测 | 第51-53页 |
4.5.2 超短期短路电流智能辨识 | 第53-54页 |
4.6 本章小节 | 第54-55页 |
第5章 限制短路电流的决策在线计算 | 第55-66页 |
5.1 引言 | 第55页 |
5.2 常用的限制短路电流措施 | 第55-57页 |
5.3 基于稀疏矩阵变换的限流决策在线快速计算 | 第57-63页 |
5.3.1 低阶更新理论在拓扑调整后短路计算中的应用 | 第57-58页 |
5.3.2 限流措施的修改导纳矩阵及其W、H~T的构造 | 第58-63页 |
5.4 算例分析 | 第63-65页 |
5.4.1 采用广东电网数据的IEEE30节点 | 第63-64页 |
5.4.2 IEEE系统中开断多回路计算 | 第64-65页 |
5.5 本章小结 | 第65-66页 |
结论与展望 | 第66-69页 |
参考文献 | 第69-73页 |
致谢 | 第73-74页 |
附录 攻读学位期间所发表的学术论文及科研情况 | 第74页 |