含风电电网无功电压控制分区方法研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章 绪论	第9-18页
·研究背景及意义	第9-10页
·国内外研究现状综述	第10-16页
·电网无功电压控制模式	第10-15页
·无功电压控制分区方法	第15-16页
·本文的主要工作	第16-18页
第2章 基于改进遗传算法的无功电压控制分区方法	第18-29页
·全节点电压无功灵敏度矩阵	第18-21页
·全节点电压无功灵敏度的提出	第18页
·电压无功灵敏度	第18-19页
·全节点电压无功灵敏度矩阵的构造	第19-20页
·电气距离	第20-21页
·无功电压控制分区方法	第21-28页
·无功电压控制分区条件	第21页
·遗传算法简介	第21-24页
·向上分级合并法	第24-25页
·基于改进遗传算法的无功电压控制分区	第25-27页
·主导节点的选择	第27-28页
·本章小结	第28-29页
第3章 含风电场的电网电压控制分区方法	第29-37页
·基于小波变换和神经网络的短期风功率预测	第29-34页
·短期风电功率预测	第29页
·小波多分辨率分析	第29-31页
·BP神经网络模型	第31-32页
·预测步骤	第32-34页
·潮流计算中风电场的处理	第34-35页
·含风电电网无功电压控制分区步骤	第35页
·本章小结	第35-37页
第4章 仿真分析	第37-49页
·计算软件及模型简介	第37-42页
·计算软件及程序介绍	第37-38页
·算例参数及模型介绍	第38-42页
·风电场输出功率预测	第42-44页
·风电场参数	第42页
·预测结果	第42-44页
·无功电压控制分区计算及主导节点的选择	第44-48页
·遗传参数设置	第44页
·分区结果	第44-46页
·主导节点选择	第46-47页
·分区结果校验	第47-48页
·本章小结	第48-49页
第5章 结论与展望	第49-51页
·结论	第49页
·展望	第49-51页
参考文献	第51-55页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果	第55-56页
致谢	第56页