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电网短路电流在线预测与限流决策的研究

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

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