PMU在电力系统状态估计中的应用
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题的研究背景及其意义 | 第11-12页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 传统的状态估计方法 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于WAMS的状态估计方法 | 第14页 |
| 1.2.3 PMU的配置研究 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第16-17页 |
| 第2章 电力系统状态估计的基本理论 | 第17-22页 |
| 2.1 电力系统状态估计的数学描述 | 第17-19页 |
| 2.1.1 量测系统的数学描述 | 第17-18页 |
| 2.1.2 电力网络的数学描述 | 第18-19页 |
| 2.1.3 状态估计的方程描述 | 第19页 |
| 2.2 电力系统的网络方程 | 第19-20页 |
| 2.3 电力系统状态估计的步骤 | 第20-21页 |
| 2.4 小结 | 第21-22页 |
| 第3章 状态估计经典算法 | 第22-37页 |
| 3.1 基于最小二乘法的状态估计算法 | 第22-26页 |
| 3.1.1 状态估计的最小二乘法简介 | 第22-23页 |
| 3.1.2 基于牛拉法的加权最小二乘状态估计 | 第23-26页 |
| 3.2 快速分解状态估计算法 | 第26-29页 |
| 3.3 量测量变换的状态估计算法 | 第29-34页 |
| 3.3.1 量测量变换状态估计原理 | 第29-33页 |
| 3.3.2 量测量变换状态估计的计算流程 | 第33-34页 |
| 3.4 算例分析 | 第34-36页 |
| 3.5 小结 | 第36-37页 |
| 第4章 混合数据的状态估计算法 | 第37-47页 |
| 4.1 基于PMU的状态估计模型的概述 | 第37-39页 |
| 4.1.1 线性状态估计模型 | 第37-38页 |
| 4.1.2 非线性状态估计模型 | 第38-39页 |
| 4.2 基于PMU量测数据的二次估计的模型 | 第39-41页 |
| 4.2.1 一次的非线性估计模型 | 第39-40页 |
| 4.2.2 二次的线性估计模型 | 第40-41页 |
| 4.3 算例分析 | 第41-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 提高估计精度的PMU配置研究 | 第47-60页 |
| 5.1 PMU的配置准则的选取 | 第47-50页 |
| 5.1.1 基于系统可观测性的PMU配置 | 第47页 |
| 5.1.2 基于系统同调性的PMU配置 | 第47-48页 |
| 5.1.3 基于提高状态估计精度的PMU配置 | 第48-50页 |
| 5.2 电气距离样本空间的构造 | 第50-51页 |
| 5.3 聚类分析 | 第51-53页 |
| 5.4 算例分析 | 第53-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 结论与展望 | 第60-62页 |
| 全文总结 | 第60-61页 |
| 问题及展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第66页 |
