| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第10-14页 |
| 1.1.1 FACTS技术的时代背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 FACTS装置的种类和用途 | 第11-12页 |
| 1.1.3 FACTS技术的发展现状 | 第12-13页 |
| 1.1.4 FACTS的交互影响及其协调控制意义 | 第13-14页 |
| 1.2 FACTS协调控制的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 线性协调控制方法 | 第14页 |
| 1.2.2 非线性协调控制方法 | 第14-15页 |
| 1.2.3 基于智能算法的协调控制方法 | 第15页 |
| 1.2.4 基于多代理系统的协调控制方法 | 第15页 |
| 1.2.5 多层次协调控制方法 | 第15-16页 |
| 1.3 本文主要工作和章节安排 | 第16-17页 |
| 第2章 FACTS装置的原理模型以及协调控制方法 | 第17-26页 |
| 2.1 概述 | 第17页 |
| 2.2 FACTS装置工作原理和数学模型 | 第17-21页 |
| 2.2.1 SVC工作原理和数学模型 | 第17-19页 |
| 2.2.2 TCSC工作原理和数学模型 | 第19-21页 |
| 2.3 计及FACTS的多机电力系统模型 | 第21-23页 |
| 2.3.1 发电机的数学模型 | 第21-22页 |
| 2.3.2 装有FACTS元件的电力系统网络方程 | 第22-23页 |
| 2.4 计及FACTS的电力系统多目标优化 | 第23-25页 |
| 2.4.1 多目标优化理论 | 第23-24页 |
| 2.4.2 FACTS装置的多目标协调控制 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 多目标改进教与学算法 | 第26-37页 |
| 3.1 概述 | 第26-27页 |
| 3.2 教与学算法的简要介绍 | 第27-29页 |
| 3.2.1 导师教学阶段 | 第27-28页 |
| 3.2.2 学生互学阶段 | 第28-29页 |
| 3.3 多目标改进教与学算法 | 第29-33页 |
| 3.3.1 多目标改进教与学算法的搜索机理 | 第30-31页 |
| 3.3.2 基于模糊隶属度的自适应‘圆空间’方法 | 第31-32页 |
| 3.3.3 基于小生境技术的轮盘赌方法 | 第32-33页 |
| 3.4 仿真分析 | 第33-36页 |
| 3.4.1 仿真设置 | 第33-34页 |
| 3.4.2 仿真结果及其分析 | 第34-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 多目标改进教与学算法在多FACTS装置协调控制中的应用 | 第37-48页 |
| 4.1 概述 | 第37-38页 |
| 4.2 SVC与TCSC的交互影响问题 | 第38-40页 |
| 4.2.1 SVC与TCSC控制器模型 | 第38-39页 |
| 4.2.2 交互影响的时域仿真实例 | 第39-40页 |
| 4.3 SVC与TCSC的协调控制方法 | 第40-42页 |
| 4.3.1 多目标优化模型 | 第41页 |
| 4.3.2 优化步骤 | 第41-42页 |
| 4.4 仿真分析 | 第42-47页 |
| 4.4.1 单目标优化搜索 | 第42-44页 |
| 4.4.2 多目标协调控制 | 第44-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 结论与展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第56-57页 |
| 附录B 4机2区域电力系统参数 | 第57页 |