基于广域测量系统的电网故障诊断方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-27页 |
| ·引言 | 第9-11页 |
| ·电网故障诊断与大停电事故 | 第11-14页 |
| ·电网故障诊断 | 第11-13页 |
| ·历史大停电事故 | 第13-14页 |
| ·SCADA/EMS与WAMS | 第14-19页 |
| ·SCADA/EMS系统 | 第14-16页 |
| ·广域测量系统(WAMS) | 第16-17页 |
| ·SCADA与广域测量系统的性能比较 | 第17-19页 |
| ·电网故障诊断方法研究现状 | 第19-23页 |
| ·基于专家系统的故障诊断方法 | 第19-20页 |
| ·基于人工神经网络的故障诊断方法 | 第20-21页 |
| ·基于优化技术的故障诊断方法 | 第21页 |
| ·其他故障诊断方法 | 第21-23页 |
| ·电网故障诊断方法总结 | 第23页 |
| ·本文的研究思路与主要工作 | 第23-27页 |
| 2 基于故障潮流指纹的电网故障诊断 | 第27-42页 |
| ·引言 | 第27-28页 |
| ·电网故障潮流指纹 | 第28-30页 |
| ·电网潮流指纹概念 | 第28-30页 |
| ·电网潮流指纹特征点 | 第30页 |
| ·PMU优化配置问题 | 第30-34页 |
| ·电网可观测性 | 第30-31页 |
| ·PMU优化配置方法研究现状 | 第31-32页 |
| ·基于改进整数规划法的PMU最优配置 | 第32-34页 |
| ·基于潮流指纹识别的电网故障诊断方法 | 第34-37页 |
| ·电网潮流指纹识别算法 | 第34-36页 |
| ·诊断方法流程 | 第36-37页 |
| ·算例分析 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 3 基于PMU和信息融合技术的电网故障诊断 | 第42-59页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·理论基础 | 第43-47页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第43-45页 |
| ·信息融合技术 | 第45-47页 |
| ·采用信息融合技术的故障诊断方法 | 第47-54页 |
| ·基于RBF神经网络的电网故障模型 | 第48-49页 |
| ·基于模糊积分的融合模型 | 第49-52页 |
| ·诊断方法流程 | 第52-54页 |
| ·算例分析 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 4 基于双端电压相量的故障定位 | 第59-69页 |
| ·引言 | 第59-60页 |
| ·理论基础 | 第60-64页 |
| ·故障定位方法研究现状 | 第60-61页 |
| ·基于双端电压相量故障定位方法基本原理 | 第61-64页 |
| ·基于双端同步电压相量的故障定位方法 | 第64-65页 |
| ·算例分析 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 5 总结与展望 | 第69-72页 |
| ·全文总结 | 第69-70页 |
| ·工作展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-79页 |
| 附录Ⅰ IEEE39节点测试系统 | 第79-83页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的主要研究成果 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
