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电力系统状态估计的程序实现及算法研究

摘要第1页
Abstract第3-7页
第一章 绪论第7-12页
   ·引言第7-8页
     ·电力系统状态估计的意义第7页
     ·电力系统状态估计程序实现的功能第7-8页
   ·电力系统状态估计的研究现状第8-10页
     ·估计计算第8-9页
     ·不良数据的检测与辨识第9页
     ·实时网络拓扑分析第9页
     ·参数估计和网络结构错误辨识第9-10页
     ·目前电力系统状态估计的发展方向第10页
   ·论文的主要内容第10-12页
第二章 电力系统状态估计的理论基础第12-16页
   ·电力系统状态估计的数学描述第12-14页
     ·最小二乘法的数学定义第12页
     ·量测冗余度的定义第12-13页
     ·状态估计的基本原理第13-14页
     ·静态估计器的输入和输出模型第14页
   ·状态估计的基本步骤第14页
   ·状态估计结果的评估方法第14-16页
第三章 状态估计程序实现的算法基础第16-25页
   ·面向对象程序设计第16-17页
     ·面向对象程序设计的实际意义第16-17页
     ·面向对象技术的特点第17页
   ·稀疏技术与数据结构第17-23页
     ·采用稀疏技术的必要性第17-18页
     ·稀疏技术的程序实现第18-22页
       ·稀疏矩阵的存储结构简述第18-20页
       ·雅克比稀疏矩阵存储程序简述第20-21页
       ·导纳稀疏矩阵存储程序简述第21-22页
     ·稀疏矩阵的运算与稀疏因子的形成第22-23页
       ·稀疏矩阵运算第22页
       ·形成稀疏因子矩阵的数学原理第22-23页
       ·形成稀疏因子矩阵的程序第23页
   ·节点优化技术的应用第23-24页
   ·本章小结第24-25页
第四章 快速分解状态估计算法第25-34页
   ·状态估计程序设计的思考第25页
   ·快速分解算法基本原理第25-27页
   ·快速分解算法程序设计框图第27-28页
   ·快速分解法状态估计程序简述第28-29页
   ·快速分解法状态估计实例第29-33页
     ·原始数据第29-30页
     ·初始化计算矩阵第30页
     ·快速分解法形成的中间矩阵第30-32页
     ·快速分解法状态估计中状态变量的变化和最终结果第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第五章 不良数据的检测与辨识第34-41页
   ·不良数据检测与辨识的物理定义第34-35页
   ·残差方程和灵敏度矩阵第35-36页
   ·量测量突变检测第36-37页
     ·量测量突变检测的基本原理第36-37页
     ·量测量突变检测方法的一般特点第37页
   ·不良数据的估计辨识法第37-39页
     ·量测系统的冗余信息第37-38页
     ·可疑数据的估计方程第38-39页
     ·实用可疑数据检测系统第39页
   ·量测量突变检测和估计辨识算法的程序流程第39-40页
   ·本章小结第40-41页
第六章 基于广域测量技术的状态估计技术的研究第41-49页
   ·广域测量技术概述第41-42页
   ·广域测量技术在状态估计中的应用第42-44页
     ·相量量测量作为未知量参与状态估计第42-43页
     ·相量量测量作为已知量参加状态估计第43-44页
   ·综合考虑并行运算技术和广域测量技术在状态估计中的应用第44-48页
     ·并行运算的意义第44-45页
     ·电力系统Ward 等值方法简述第45-47页
     ·引入Ward 等值后状态估计算法的修正第47页
     ·状态估计新算法的思考第47-48页
   ·本章小结第48-49页
第七章 结论第49-50页
参考文献第50-52页
致谢第52-53页
附录第53-62页
在学期间发表的学术论文和参加科研情况第62页

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