| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 电力系统中无功补偿 | 第10-11页 |
| 1.2 同步开关技术投切电容器的提出与意义 | 第11-13页 |
| 1.3 采用同步开关技术投切电容器发展现状及存在问题 | 第13-14页 |
| 1.3.1 同步开关技术投切电容器的发展现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 存在的问题 | 第14页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第14-16页 |
| 第2章 永磁机构及其同步控制策略分析 | 第16-28页 |
| 2.1 永磁机构及其动作特性的研究 | 第16-21页 |
| 2.1.1 永磁机构磁场分布的计算模型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 永磁机构磁场分布有限元仿真分析 | 第18-21页 |
| 2.2 同步投切电容器控制策略的研究 | 第21-26页 |
| 2.2.1 投切电容器暂态过程仿真 | 第21-25页 |
| 2.2.2 电力开关的同步控制策略 | 第25-26页 |
| 2.3 小结 | 第26-28页 |
| 第3章 永磁接触器同步控制影响因素的研究 | 第28-40页 |
| 3.1 永磁接触器动作时间分散性的影响因素分析 | 第28-34页 |
| 3.1.1 控制电压对时间分散性的影响 | 第29-30页 |
| 3.1.2 环境温度对合闸时间的影响 | 第30-34页 |
| 3.1.3 老化磨损对操动机构动作时间的影响 | 第34页 |
| 3.2 预击穿对同步关合控制的影响 | 第34-35页 |
| 3.3 实验研究和分析 | 第35-39页 |
| 3.4 小结 | 第39-40页 |
| 第4章 BP神经网络时间预测模型的建模仿真 | 第40-58页 |
| 4.1 人工神经网络概述 | 第40-44页 |
| 4.2 基于BP神经网络的关合时间预测建模 | 第44-50页 |
| 4.2.1 输入输出向量的选择 | 第44页 |
| 4.2.2 训练样本和测试样本的选取与预处理 | 第44-46页 |
| 4.2.3 网络层数以及节点个数的选取 | 第46页 |
| 4.2.4 网络权值的选取 | 第46-47页 |
| 4.2.5 神经网络的学习算法选择 | 第47-50页 |
| 4.3 BP神经网络的算法的实现及仿真结果分析 | 第50-55页 |
| 4.4 实现同步投切电容器的总体设计方案 | 第55-56页 |
| 4.5 小结 | 第56-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58页 |
| 5.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64页 |