基于改进粒子群算法的电力负荷模型参数辨识研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·参数辨识的发展和研究现状 | 第11-15页 |
| ·本文的研究内容和主要工作 | 第15-18页 |
| 第2章 电力负荷模型的结构研究 | 第18-34页 |
| ·静态负荷建模 | 第18-19页 |
| ·幂函数模型 | 第18页 |
| ·多项式模型 | 第18-19页 |
| ·动态负荷建模 | 第19-25页 |
| ·机理动态负荷模型 | 第19-22页 |
| ·非机理动态负荷模型 | 第22-25页 |
| ·感应电机模型的时域仿真 | 第25-32页 |
| ·感应电机模型的初始状态求解 | 第25-26页 |
| ·感应电机模型的动态过程求解 | 第26-28页 |
| ·感应电机模型的时域仿真和结果分析 | 第28-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 S型惯性权重变异粒子群算法的改进研究 | 第34-56页 |
| ·负荷模型参数辨识原理 | 第34-35页 |
| ·基本粒子群算法 | 第35-37页 |
| ·粒子群算法理论 | 第35-36页 |
| ·粒子群算法的步骤与流程 | 第36-37页 |
| ·带惯性权重的粒子群算法 | 第37-39页 |
| ·线性递减惯性权重粒子群算法 | 第37-38页 |
| ·收缩因子粒子群算法 | 第38-39页 |
| ·粒子群算法的改进 | 第39-43页 |
| ·S型惯性权重理论 | 第39页 |
| ·S型惯性权重的构造 | 第39-40页 |
| ·自适应惯性权重和变异算子 | 第40-43页 |
| ·算法测试函数 | 第43-47页 |
| ·S型惯性权重参数的确定 | 第47-50页 |
| ·改进粒子群算法的优化性能测试 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第4章 基于改进粒子群算法的静态负荷模型参数辨识 | 第56-64页 |
| ·静态负荷模型的选择 | 第56-60页 |
| ·静态负荷模型的参数辨识 | 第60-63页 |
| ·静态负荷模型参数辨识算例一 | 第60-61页 |
| ·静态负荷模型参数辨识算例二 | 第61-63页 |
| ·辨识结果分析 | 第63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 基于改进粒子群算法的动态负荷模型参数辨识 | 第64-74页 |
| ·静态模型拟合突变负荷 | 第64-65页 |
| ·动态负荷模型待辨识参数向量 | 第65-66页 |
| ·感应电机模型初始滑差求解 | 第66-68页 |
| ·动态模型参数辨识流程和步骤 | 第68-69页 |
| ·动态模型的参数辨识 | 第69-72页 |
| ·辨识结果分析 | 第72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
| 附录 | 第86-92页 |
| 研究生履历 | 第92页 |
