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电力系统的谐波估计和逆变器的谐波抑制研究

摘要第8-10页
Abstract第10-11页
第1章 绪论第14-20页
    1.1 课题背景及研究意义第14-16页
    1.2 电力系统谐波估计和抑制技术国内外研究现状第16-18页
    1.3 论文的章节安排第18-20页
第2章 电力系统谐波分析第20-26页
    2.1 电力系统谐波的含义和性质第20-21页
    2.2 电力系统谐波产生的主要原因第21页
    2.3 电力系统谐波源分析第21-25页
        2.3.1 发电机的谐波第22页
        2.3.2 变压器的谐波第22-23页
        2.3.3 电弧炉的谐波第23页
        2.3.4 电力电子装置的谐波第23-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第3章 基于遗传优化粒子滤波算法的电力系统谐波估计第26-50页
    3.1 电力系统谐波机理模型的建立第26-27页
    3.2 粒子滤波算法分析第27-35页
        3.2.1 粒子滤波状态空间模型第27页
        3.2.2 贝叶斯理论第27-29页
        3.2.3 蒙特卡罗方法第29-30页
        3.2.4 粒子滤波贯序重要性采样算法的实现第30-31页
        3.2.5 减少粒子退化的关键技术第31-33页
        3.2.6 粒子重采样第33页
        3.2.7 粒子滤波算法的实现步骤第33-35页
    3.3 粒子滤波算法仿真分析第35-36页
    3.4 遗传算法分析第36-40页
        3.4.1 遗传算法基本思想第36页
        3.4.2 遗传算法基本概念第36页
        3.4.3 遗传算法的编码第36-37页
        3.4.4 遗传算法的基本操作第37-38页
        3.4.5 遗传算法的个体适应度评价第38-39页
        3.4.6 遗传算法的终止第39页
        3.4.7 遗传算法所需要的参数第39-40页
    3.5 粒子滤波算法与遗传算法的对比分析第40-41页
    3.6 遗传优化粒子滤波第41-43页
    3.7 基于GAPF算法的电力系统动态谐波估计的实现流程第43页
    3.8 仿真分析第43-49页
        3.8.1 GAPF在电力系统动态谐波幅值估计中的应用第43-46页
        3.8.2 GAPF在电力系统动态谐波相位估计中的应用第46-49页
    3.9 本章小结第49-50页
第4章 基于自适应蚁群算法的级联型多电平逆变器谐波抑制第50-60页
    4.1 级联型多电平逆变器的谐波抑制第50-52页
        4.1.1 级联型多电平逆变器的结构第51页
        4.1.2 建立选择谐波消去脉宽调制目标方程第51-52页
    4.2 自适应蚁群算法第52-55页
        4.2.1 基本蚁群算法的原理第52-53页
        4.2.2 改进蚁群算法第53-54页
        4.2.3 自适应蚁群算法与基本蚁群算法的仿真分析第54-55页
    4.3 自适应蚁群算法求解SHE-PWM方程组第55-56页
    4.4 实验结果及分析第56-59页
    4.5 本章小结第59-60页
结论与展望第60-62页
    结论第60页
    展望第60-62页
参考文献第62-67页
致谢第67-68页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第68-69页
附录B第69-76页
    表B1 PF算法实现的伪代码第69-71页
    表B2 GA算法实现的伪代码第71-73页
    表B3 GAPF算法实现的伪代码第73-75页
    表B4 Adaptive CAS算法实现的伪代码第75-76页

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