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基于广域测量的低频振荡模态辨识与抑制研究

中文摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 课题研究背景及意义第9-10页
    1.2 广域测量系统的概述第10-12页
    1.3 电力系统低频振荡的研究现状第12-15页
        1.3.1 低频振荡产生机理的研究现状第12-13页
        1.3.2 低频振荡分析方法的研究现状第13-14页
        1.3.3 低频振荡抑制的研究现状第14-15页
    1.4 本文主要研究内容第15-17页
第二章 电力系统低频振荡的相关理论分析第17-37页
    2.1 引言第17页
    2.2 电力系统模型第17-31页
        2.2.1 单机无穷大系统的数学模型第17-23页
        2.2.2 多机系统的数学模型第23-31页
    2.3 PSS对低频振荡的影响第31-33页
        2.3.1 PSS抑制低频振荡的原理第31-32页
        2.3.2 PSS的基本结构第32-33页
    2.4 仿真分析第33-36页
        2.4.1 励磁系统对低频振荡影响的仿真第33-35页
        2.4.2 PSS对低频振荡影响的仿真第35-36页
    2.5 小结第36-37页
第三章 数学形态学的滤波运算第37-52页
    3.1 引言第37页
    3.2 数学形态学理论第37-45页
        3.2.1 数学形态学简介第37-38页
        3.2.2 二值形态第38-41页
        3.2.3 灰度形态第41-45页
    3.3 数学形态学滤波器第45-48页
        3.3.1 形态学滤波器第45-47页
        3.3.2 结构元素的选择第47页
        3.3.3 衡量滤波效果指标第47-48页
    3.4 仿真分析第48-51页
        3.4.1 结构元素选择仿真第48-49页
        3.4.2 滤波效果仿真第49-51页
    3.5 小结第51-52页
第四章 基于TLS-ESPRIT的低频振荡辨识第52-75页
    4.1 引言第52页
    4.2 TLS-ESPRIT的数学基础及衡量指标第52-56页
        4.2.1 ESPRIT算法第52-54页
        4.2.2 TLS-ESPRIT算法第54-55页
        4.2.3 衡量TLS-ESPRIT精度的指标第55-56页
    4.3 TLS-ESPRIT参数的选择第56-61页
        4.3.1 采样频率的选取第56-57页
        4.3.2 时间窗的选取第57-58页
        4.3.3 阶数的确定第58页
        4.3.4 改进定阶的方法第58-61页
    4.4 基于TLS-ESPRIT低频振荡辨识的流程第61-62页
    4.5 仿真分析第62-74页
        4.5.1 数值信号算例仿真第62-64页
        4.5.2 IEEE 4机2区域仿真第64-69页
        4.5.3 EPRI-36系统算例仿真第69-72页
        4.5.4 美国电网实例仿真第72-74页
    4.6 小结第74-75页
第五章 PSS的优化配置与参数整定第75-100页
    5.1 引言第75页
    5.2 PSS的优化配置第75-82页
        5.2.1 留数法第75-76页
        5.2.2 参与因子第76-78页
        5.2.3 奇异值分解第78页
        5.2.4 基于TLS-ESPRIT的传递函数辨识第78-80页
        5.2.5 基于奇异值分解的PSS优化配置分析第80-82页
    5.3 基于人工鱼群与细菌觅食的混合算法第82-90页
        5.3.1 人工鱼群算法第82-85页
        5.3.2 细菌觅食算法第85-89页
        5.3.3 人工鱼群与细菌觅食混合算法第89-90页
    5.4 基于人工鱼群与细菌觅食的PSS参数整定第90-92页
        5.4.1 目标函数的选取第90-91页
        5.4.2 流程分析第91-92页
    5.5 仿真分析第92-98页
        5.5.1 数值仿真第92-94页
        5.5.2 PSS参数整定仿真第94-97页
        5.5.3 适应性仿真第97-98页
    5.6 小结第98-100页
总结与展望第100-102页
    总结第100-101页
    展望第101-102页
参考文献第102-108页
致谢第108-109页
个人简历第109-110页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第110页

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