| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-24页 |
| ·问题的提出及研究意义 | 第10-11页 |
| ·电力系统时域仿真软件的研究综述 | 第11-13页 |
| ·电力系统元件建模研究综述 | 第13-17页 |
| ·人工免疫系统及神经网络的研究现状 | 第17-21页 |
| ·本文主要工作 | 第21-24页 |
| 第二章 电力系统详细仿真及其 ATP-EMTP 实现 | 第24-45页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·详细仿真的含义和软件选择 | 第25-27页 |
| ·ATP-EMTP 进行大系统暂态稳定仿真的可行性研究 | 第27-32页 |
| ·详细仿真中的元件模型的影响和选择 | 第32-39页 |
| ·ATP-EMTP 在大系统详细仿真中的经验 | 第39-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第三章 动态机理负荷参数辨识和分类新方法 | 第45-71页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·免疫算法用于动态负荷机理模型的参数辨识 | 第46-62页 |
| ·基于模糊免疫网络理论的负荷分类方法 | 第62-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第四章 一种冲击负荷实用建模方法及其对电力系统的影响 | 第71-89页 |
| ·引言 | 第71-73页 |
| ·基于实测参数的冲击负荷模型 | 第73-77页 |
| ·冲击负荷对电力系统的影响分析 | 第77-83页 |
| ·应用P-Q 图分析冲击负荷对电厂机组静态稳定的影响 | 第83-87页 |
| ·本章小结 | 第87-89页 |
| 第五章 考虑铁心饱和的发电机预测-校正模型 | 第89-104页 |
| ·引言 | 第89-90页 |
| ·改进神经网络的饱和参数辨识模型 | 第90-93页 |
| ·BNN 神经网络模型的建立与训练 | 第93-95页 |
| ·神经网络的改进与训练 | 第95-98页 |
| ·算例仿真与分析 | 第98-102页 |
| ·本章小结 | 第102-104页 |
| 第六章 全文总结 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-113页 |
| 附录 | 第113-116页 |
| 致谢 | 第116-117页 |
| 攻读博士学位期间发表或录用的论文及参加的科研项目 | 第117-118页 |
