负荷建模中的负荷特性分类及参数辨识研究
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第11页 |
| 1.2 负荷建模的发展现状 | 第11-14页 |
| 1.3 负荷建模存在的问题 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 第二章 负荷建模的基本理论 | 第16-28页 |
| 2.1 负荷建模方法 | 第16-19页 |
| 2.1.1 统计综合法 | 第16页 |
| 2.1.2 总体测辨法 | 第16-17页 |
| 2.1.3 故障仿真法 | 第17-18页 |
| 2.1.4 混合建模方法 | 第18-19页 |
| 2.2 负荷建模的数据来源 | 第19-21页 |
| 2.2.1 负荷构成数据 | 第19页 |
| 2.2.2 负荷扰动数据 | 第19-21页 |
| 2.3 负荷模型结构 | 第21-27页 |
| 2.3.1 静态负荷模型 | 第21-22页 |
| 2.3.2 动态负荷模型 | 第22-25页 |
| 2.3.3 综合负荷模型 | 第25-27页 |
| 2.4 参数辨识方法 | 第27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 变电站负荷特性分类的深化研究 | 第28-37页 |
| 3.1 变电站负荷特性分类与综合概述 | 第28页 |
| 3.2 负荷构成统计数据 | 第28-30页 |
| 3.3 SOM神经网络分类原理 | 第30-32页 |
| 3.4 变电站负荷特性分类应用 | 第32-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 负荷动特性特征提取及分类 | 第37-60页 |
| 4.1 负荷动特性分类与综合概述 | 第37-38页 |
| 4.2 提升格式算法的基本理论 | 第38-39页 |
| 4.3 提升小波包变换 | 第39-42页 |
| 4.4 负荷动特性特征提取及分类方案 | 第42-46页 |
| 4.4.1 基于能量分析的小波变换后处理方法 | 第42页 |
| 4.4.2 提升小波包变换分解层数的确定 | 第42-43页 |
| 4.4.3 负荷动特性特征提取方案 | 第43-44页 |
| 4.4.4 FCM算法 | 第44-46页 |
| 4.5 仿真实例及分析 | 第46-57页 |
| 4.5.1 测试系统及样本设计 | 第46-49页 |
| 4.5.2 负荷动特性特征提取及分类 | 第49-50页 |
| 4.5.3 分析与讨论 | 第50-56页 |
| 4.5.4 与传统小波包变换的对比 | 第56-57页 |
| 4.6 实测算例及分析 | 第57-59页 |
| 4.7 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 基于混沌量子粒子群算法的负荷模型参数辨识 | 第60-69页 |
| 5.1 混沌量子粒子群算法 | 第60-62页 |
| 5.1.1 混沌优化算法 | 第60-61页 |
| 5.1.2 量子粒子群算法 | 第61页 |
| 5.1.3 混沌量子粒子群算法 | 第61-62页 |
| 5.2 基于混沌量子粒子群算法的负荷模型参数辨识 | 第62-68页 |
| 5.2.1 数据来源及预处理 | 第62-64页 |
| 5.2.2 算例研究 | 第64-66页 |
| 5.2.3 算法比较 | 第66-68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 论文的主要研究成果 | 第69页 |
| 6.2 后期工作展望 | 第69-71页 |
| 附录 | 第71-74页 |
| 参考文献 | 第74-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第84-85页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第85页 |
