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基于WAMS的电力系统状态估计若干问题研究

中文摘要第1-6页
英文摘要第6-11页
第一章 绪论第11-23页
   ·研究背景及其意义第11-12页
   ·课题的研究内容第12-20页
     ·状态估计的研究内容第12-19页
     ·WAMS的研究第19-20页
   ·论文的主要工作第20-22页
   ·章节安排第22-23页
第二章 基于WAMS的电力系统静态状态估计第23-33页
   ·引言第23页
   ·传统加权最小二乘估计算法第23-25页
   ·极坐标下的等效电流量测变换方法第25-28页
     ·等效电流量测变量第25页
     ·等效电流量测权重第25-26页
     ·等效电流量测函数第26页
     ·量测雅可比矩阵第26-28页
   ·引入PMU量测的状态估计模型第28-30页
     ·引入PMU量测的修正方程第29页
     ·配置PMU的支路量测误差分析第29-30页
   ·本章算法的实现第30-31页
     ·本章算法的描述第30页
     ·本章算法的流程图第30-31页
   ·算例分析第31-32页
   ·小结第32-33页
第三章 基于提高系统可观测性和状态估计精度的PMU配置第33-41页
   ·引言第33页
   ·混合非线性状态估计的数学模型第33-36页
     ·传统WLS非线性状态估计第33-35页
     ·引入PMU量测的混合非线性状态估计第35-36页
     ·状态估计方程的数值稳定性第36页
   ·PMU量测对状态估计精度的影响第36-37页
   ·PMU配置新方法第37-38页
   ·算例分析第38-40页
   ·小结第40-41页
第四章 基于WAMS的电力系统自适应动态状态估计第41-60页
   ·引言第41-42页
   ·动态状态估计的数学模型描述第42-47页
     ·传统EKF算法的数学模型第42-44页
     ·量测函数的极坐标数学公式第44-45页
     ·量测雅可比矩阵的极坐标形式第45-47页
   ·异常情况对动态状态估计的影响第47-48页
   ·本章自适应算法的描述第48-50页
     ·本章算法对参数的辨识第48-49页
     ·本章算法的流程图第49-50页
   ·仿真结果与数值分析第50-58页
     ·算例概要第50-53页
     ·性能指标第53页
     ·仿真结果第53-58页
   ·小结第58-60页
第五章 WAMS中计及量测函数非线性项的整合自适应动态状态估计第60-77页
   ·引言第60页
   ·量测函数非线性项对动态状态估计的影响第60-61页
   ·整合自适应动态状态估计的模型描述第61-68页
     ·整合自适应动态状态估计的参数Q_k、R_k辨识模型第61-62页
     ·直角坐标下量测函数的数学公式第62-63页
     ·量测雅可比矩阵的直角坐标形式第63-67页
     ·计及量测函数非线性项的整合自适应算法第67-68页
   ·整合自适应动态状态估计算法的流程图第68-69页
   ·算例仿真第69-76页
   ·小结第76-77页
第六章 基于WAMS的电力系统动态状态估计结果校正第77-94页
   ·引言第77页
   ·自适应动态状态估计的数学模型第77-78页
   ·异常的检测、辨识、处理和验证第78-81页
     ·异常的检测和辨识第79-80页
     ·异常的处理第80页
     ·异常处理后的验证第80-81页
   ·坏数据、负荷突变和网络拓扑错误同时发生的辨识和处理第81页
   ·算法流程图第81-82页
   ·仿真结果与数值分析第82-93页
     ·算例概要第82-83页
     ·坏数据处理试验第83-86页
     ·负荷突变处理试验第86-87页
     ·拓扑错误处理试验第87-90页
     ·坏数据、负荷突变和拓扑错误同时发生时的处理第90-93页
   ·小结第93-94页
第七章 总结和展望第94-97页
   ·总结第94-95页
   ·展望第95-97页
参考文献第97-110页
致谢第110-111页
附录第111-119页
攻读博士学位期间发表的学术论文第119-120页
攻读博士学位期间参加的科研工作第120-121页
个人简历第121页

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