摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-13页 |
插图索引 | 第13-15页 |
附表索引 | 第15-16页 |
第1章 绪论 | 第16-39页 |
·本文的研究背景和意义 | 第16-28页 |
·谐波和电压扰动的概念及其来源 | 第16-18页 |
·谐波和电压扰动产生的问题及危害 | 第18-21页 |
·电力系统谐波和电压扰动治理的意义和方法 | 第21-24页 |
·电力系统谐波和电压扰动问题的研究现状 | 第24-28页 |
·本文的研究内容 | 第28-36页 |
·神经网络稳定性理论 | 第29-32页 |
·电力系统谐波检测方法 | 第32-34页 |
·电力系统电压扰动检测方法 | 第34-36页 |
·本文所开展的研究工作 | 第36-39页 |
第2章 神经网络及其稳定性分析 | 第39-56页 |
·神经网络系统理论 | 第41-46页 |
·生物神经元模型 | 第41-42页 |
·人工神经元模型 | 第42-44页 |
·Hopfield神经网络模型 | 第44-46页 |
·神经网络稳定性研究 | 第46页 |
·二元神经网络系统模型及性质 | 第46-48页 |
·相关数学基础 | 第48-49页 |
·稳定性研究的主要结果 | 第49-54页 |
·本章小结 | 第54-56页 |
第3章 基于神经网络的电力系统谐波分析 | 第56-64页 |
·电力系统谐波分析的神经元模型 | 第57-59页 |
·周期信号的傅立叶级数 | 第57-58页 |
·基于傅立叶基函数的神经元模型 | 第58-59页 |
·神经元算法收敛性讨论 | 第59-60页 |
·神经网络训练步骤 | 第60-61页 |
·仿真实例 | 第61-62页 |
·本章小结 | 第62-64页 |
第4章 注入式有源滤波器建模及其预测控制技术 | 第64-84页 |
·有源电力滤波器的基本原理和分类 | 第67-73页 |
·单独使用的并联型有源电力滤波器 | 第68-69页 |
·与LC滤波器混合使用方式的并联型有源电力滤波器 | 第69-70页 |
·与LC滤波器混合使用方式的串联型有源电力滤波器 | 第70-71页 |
·单独使用的串联型有源电力滤波器 | 第71-72页 |
·串联型有源电力滤波器与并联LC滤波器混合方式 | 第72页 |
·串联与并联有源电力滤波器混合使用的统一电能质量调节器 | 第72-73页 |
·IHAPF系统 | 第73-78页 |
·IHAPF系统的拓扑结构 | 第73页 |
·IHAPF系统的工作原理 | 第73-75页 |
·IHAPF的等效开关电路 | 第75-76页 |
·IHAPF的数学模型 | 第76-78页 |
·IHAPF的灰色预测控制系统的实现 | 第78-81页 |
·改进型灰色预测控制GM(1.1)建模 | 第78-79页 |
·负载的谐波电流的预测 | 第79-80页 |
·IHAPF补偿电流的预测 | 第80-81页 |
·控制律的设计 | 第81页 |
·实验研究 | 第81-83页 |
·本章小结 | 第83-84页 |
第5章 有源滤波器的检测方法研究 | 第84-96页 |
·正序基波提取器的基本原理 | 第86-89页 |
·幅值积分信号的选频特性 | 第86-88页 |
·正序基波提取器的实现 | 第88-89页 |
·改进同步参考坐标法的原理及实现 | 第89-91页 |
·改进同步参考坐标法的原理 | 第89-91页 |
·改进同步参考坐标法的实现 | 第91页 |
·仿真研究 | 第91-94页 |
·实验研究 | 第94-95页 |
·本章小节 | 第95-96页 |
第6章 电压扰动检测及谐波提取方法研究 | 第96-110页 |
·基于数学形态滤波的扰动识别 | 第99-104页 |
·数学形态滤波算法 | 第99-101页 |
·形态滤波器设计 | 第101-104页 |
·“特定谐波消除”算法 | 第104-105页 |
·电压特征量检测算法及实现 | 第105-106页 |
·基波分量的提取 | 第105-106页 |
·谐波分量提取 | 第106页 |
·检测算法流程 | 第106页 |
·仿真分析 | 第106-109页 |
·本章小结 | 第109-110页 |
结论 | 第110-115页 |
参考文献 | 第115-130页 |
致谢 | 第130-131页 |
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第131-133页 |
附录B 攻读学位期间参与的科研项目 | 第133页 |