| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题的研究意义 | 第10-14页 |
| 1.1.1 低频振荡发生机理 | 第11-12页 |
| 1.1.2 低频振荡辨识方法 | 第12-14页 |
| 1.3 同调机群辨识的介绍 | 第14-15页 |
| 1.3.1 发电机同调的定义 | 第14页 |
| 1.3.2 发电机同调识别的基本判据 | 第14-15页 |
| 1.3.3 发电机同调识别的方法 | 第15页 |
| 1.4 小波变换法在低频振荡分析中的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.5 本文主要工作 | 第16-17页 |
| 第2章 基于小波变换的电力系统低频机电振荡辨识 | 第17-22页 |
| 2.1 引言 | 第17-18页 |
| 2.2 连续小波变换算法 | 第18-22页 |
| 2.2.1 连续小波变换算法的理论分析 | 第18-20页 |
| 2.2.2 连续小波变换算法的参数选择策略 | 第20-22页 |
| 第3章 基于小波法的电力系统振荡与同调模式协同辨识 | 第22-29页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 LS-SVM在MORLET连续小波变换边缘效应问题中的应用 | 第22-25页 |
| 3.2.1 Morlet连续小波变换的边缘效应问题 | 第22-23页 |
| 3.2.2 基于LS-SVM的信号的预测延拓 | 第23-24页 |
| 3.2.3 LS-SVM的应用 | 第24-25页 |
| 3.3 递归连续小波变换用于电力系统振荡模式的动态追踪 | 第25-27页 |
| 3.3.1 传统的连续小波变换 | 第25-26页 |
| 3.3.2 递归连续小波变换 | 第26-27页 |
| 3.3.3 RCWT算法的参数选择 | 第27页 |
| 3.4 基于C3的同调机群辨识 | 第27-28页 |
| 3.5 本章总结 | 第28-29页 |
| 第4章 算例分析 | 第29-36页 |
| 4.1 引言 | 第29页 |
| 4.2 16机68节点测试系统 | 第29-33页 |
| 4.2.1 16机68节电系统介绍 | 第29-30页 |
| 4.2.2 LS-SVM法对测试系统中边缘效应问题的处理 | 第30-31页 |
| 4.2.3 基于RCWT的模式追踪 | 第31-32页 |
| 4.2.4 基于C3的同调机群辨识 | 第32-33页 |
| 4.3 实测数据分析 | 第33-35页 |
| 4.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 结论 | 第36-37页 |
| 参考文献 | 第37-41页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第41-43页 |
| 致谢 | 第43页 |
