| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 引言 | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-14页 |
| 2 自动发电控制的基本原理 | 第14-24页 |
| ·AGC 系统总体结构 | 第14-16页 |
| ·主站计算机系统 | 第14-15页 |
| ·能量管理软件系统 | 第15页 |
| ·AGC 应用软件 | 第15-16页 |
| ·AGC 电厂控制系统 | 第16页 |
| ·AGC 的调节原理 | 第16-21页 |
| ·电力系统的一、二、三次调节 | 第17-18页 |
| ·互联电力系统负荷频率控制模式 | 第18-20页 |
| ·互联电力系统控制策略的配合方式 | 第20-21页 |
| ·自动发电控制性能评价标准 | 第21-23页 |
| ·自动发电控制 A 标准 | 第21页 |
| ·自动发电控制 CPS 标准 | 第21-22页 |
| ·两种评价标准的比较 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于 NARX 神经网络和模糊控制的电网 CPS 鲁棒控制策略研究 | 第24-44页 |
| ·AGC 控制策略 | 第24-26页 |
| ·传统 CPS 控制器 | 第26-28页 |
| ·电力系统模型 | 第28-34页 |
| ·发电机-负荷模型 | 第29页 |
| ·汽轮机-调速器模型 | 第29-30页 |
| ·联络线模型 | 第30-31页 |
| ·负荷扰动模型 | 第31-32页 |
| ·CPS 控制器模型 | 第32-34页 |
| ·NARX 神经网络预测-模糊控制 | 第34-43页 |
| ·基于 NARX 神经网络的频率偏差预测 | 第34-37页 |
| ·结合 CPS 传统 PI 控制的模糊控制方法 | 第37-39页 |
| ·算例仿真 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 基于 BF-PSO 算法的电网 CPS 经济调度研究 | 第44-55页 |
| ·CPS 标准下的经济考核 | 第44-45页 |
| ·基于 BF-PSO 算法的控制流程 | 第45-46页 |
| ·基于 BF-PSO 算法的电网 CPS 经济调度 | 第46-54页 |
| ·粒子群算法 | 第46-48页 |
| ·细菌觅食算法 | 第48-49页 |
| ·BF-PSO 混合算法 | 第49-51页 |
| ·算例仿真 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 四川并网发电厂辅助服务系统 AGC 定量评估研究 | 第55-63页 |
| ·调度数据网络现状 | 第55页 |
| ·项目简介 | 第55-56页 |
| ·系统总体功能结构 | 第56-57页 |
| ·AGC 调节综合效能系数 | 第57-59页 |
| ·调节容量 | 第57-58页 |
| ·调节速率 | 第58页 |
| ·调节精度 | 第58页 |
| ·响应时间 | 第58-59页 |
| ·综合效能系数 | 第59页 |
| ·算例分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 6 结论与展望 | 第63-65页 |
| ·结论 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位论文期间学术论文及科研情况 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
