| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 重要符号注释表 | 第9-10页 |
| 英文首字母缩写注释表 | 第10-17页 |
| 1 绪论 | 第17-30页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第17页 |
| 1.2 电力系统相继故障 | 第17-22页 |
| 1.2.1 大停电事故概述 | 第17-21页 |
| 1.2.2 相继故障的概念 | 第21页 |
| 1.2.3 相继故障的演化规律 | 第21-22页 |
| 1.3 电力系统相继故障分析研究现状 | 第22-28页 |
| 1.3.1 基于复杂系统理论的分析方法 | 第22-23页 |
| 1.3.2 基于复杂网络理论的分析方法 | 第23-25页 |
| 1.3.3 电力系统仿真法 | 第25-27页 |
| 1.3.4 现有研究存在的不足 | 第27-28页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第28-30页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第28-29页 |
| 1.4.2 章节安排 | 第29-30页 |
| 2 基于改进复杂网络相继故障模型的相继故障分析 | 第30-48页 |
| 2.1 引言 | 第30页 |
| 2.2 基于复杂网络理论的相继故障分析 | 第30-33页 |
| 2.2.1 基于复杂网络的电网结构脆弱性评估 | 第30-31页 |
| 2.2.2 传统复杂网络相继故障模型的介绍 | 第31-32页 |
| 2.2.3 传统复杂网络相继故障模型的分析 | 第32-33页 |
| 2.3 传统模型中采用潮流计算迭代的影响分析 | 第33-36页 |
| 2.3.1 电网潮流特性的影响分析 | 第33-34页 |
| 2.3.2 电力系统电气特性的影响分析 | 第34-35页 |
| 2.3.3 电力系统安全运行中相角约束的影响分析 | 第35-36页 |
| 2.4 改进的复杂网络相继故障模型 | 第36-39页 |
| 2.4.1 基于电气特性重新定义电网结构模型 | 第36-37页 |
| 2.4.2 基于潮流特性重新定义复杂网络负载及其他参数 | 第37-38页 |
| 2.4.3 采用潮流计算进行迭代的改进模型 | 第38-39页 |
| 2.5 算例分析 | 第39-47页 |
| 2.5.1 两种复杂网络相继故障模型的对比 | 第39-42页 |
| 2.5.2 两种模型动态仿真的对比 | 第42-47页 |
| 2.6 小结 | 第47-48页 |
| 3 基于可信度指标的相继开断潮流计算方法 | 第48-64页 |
| 3.1 引言 | 第48页 |
| 3.2 现有相继开断潮流计算方法 | 第48-52页 |
| 3.2.1 交流潮流法潮流计算 | 第48-49页 |
| 3.2.2 直流潮流法潮流计算 | 第49页 |
| 3.2.3 分布因子法潮流计算 | 第49-52页 |
| 3.3 现有相继开断潮流方法分析 | 第52-54页 |
| 3.3.1 相继开断潮流算法的精度和速度 | 第52页 |
| 3.3.2 分布因子法的瓶颈及其解决方案 | 第52-54页 |
| 3.4 基于可信度指标的相继开断潮流快速计算方法 | 第54-56页 |
| 3.4.1 基于二阶灵敏度的可信度指标 | 第54-56页 |
| 3.4.2 快速计算算法流程 | 第56页 |
| 3.5 算例分析 | 第56-63页 |
| 3.5.1 可信度指标的验证 | 第56-57页 |
| 3.5.2 相继开断潮流快速计算算法的验证 | 第57-63页 |
| 3.6 小结 | 第63-64页 |
| 4 基于风险指标的相继故障筛选方法 | 第64-78页 |
| 4.1 引言 | 第64页 |
| 4.2 相继故障筛选的必要性 | 第64-66页 |
| 4.2.1 相继故障分析中由不确定性带来的困难 | 第65页 |
| 4.2.2 现有相继故障筛选方法分析 | 第65-66页 |
| 4.2.3 现有相继故障筛选方法面临的挑战 | 第66页 |
| 4.3 电力系统中的风险概念 | 第66-67页 |
| 4.3.1 经典的风险概念 | 第66页 |
| 4.3.2 基于控制代价的风险指标 | 第66-67页 |
| 4.3.3 相继故障中的风险指标 | 第67页 |
| 4.4 基于控制代价的相继故障筛选风险指标 | 第67-69页 |
| 4.4.1 线路故障概率 | 第67-68页 |
| 4.4.2 线路故障后果 | 第68-69页 |
| 4.4.3 相继故障风险指标 | 第69页 |
| 4.5 相继故障的筛选方法 | 第69-71页 |
| 4.5.1 相继故障集的筛选 | 第70页 |
| 4.5.2 修正策略 | 第70-71页 |
| 4.5.3 相继故障集的校核 | 第71页 |
| 4.6 算例分析 | 第71-74页 |
| 4.6.1 相继故障集的筛选及校核 | 第71-73页 |
| 4.6.2 基于修正策略的仿真结果 | 第73-74页 |
| 4.7 快速潮流计算与计算场景筛选综合的相继故障分析 | 第74-76页 |
| 4.7.1 综合的相继故障分析方法 | 第74-75页 |
| 4.7.2 精简相继故障树的潮流计算 | 第75-76页 |
| 4.8 小结 | 第76-78页 |
| 5 基于极速学习机的暂态频率故障控制代价的求取方法 | 第78-97页 |
| 5.1 引言 | 第78页 |
| 5.2 相继故障分析中快速求取暂态控制代价的必要性 | 第78-79页 |
| 5.2.1 相继故障稳态分析到暂态分析的必要性 | 第78-79页 |
| 5.2.2 相继故障风险指标需要暂态故障控制代价快速求取的关键技术 | 第79页 |
| 5.3 现有电力系统暂态频率控制方法比较 | 第79-82页 |
| 5.3.1 电力系统暂态频率控制方法 | 第80页 |
| 5.3.2 TDLS与FDLS的对比分析 | 第80-82页 |
| 5.4 现有FDLS计算方法 | 第82-83页 |
| 5.4.1 现有FDLS计算方法分析 | 第82-83页 |
| 5.4.2 现有FDLS计算方法面临的困难 | 第83页 |
| 5.5 基于极速学习机的暂态频率控制优化 | 第83-89页 |
| 5.5.1 研究思路 | 第84页 |
| 5.5.2 数据库的生成 | 第84-87页 |
| 5.5.3 极速学习机模型的训练 | 第87-89页 |
| 5.5.4 模型在线使用的流程 | 第89页 |
| 5.6 算例分析 | 第89-96页 |
| 5.6.1 仿真场景 | 第90-91页 |
| 5.6.2 极速学习机的参数设置 | 第91-92页 |
| 5.6.3 已训练故障场景在不同工况和扰动程度下的仿真 | 第92-94页 |
| 5.6.4 未训练故障场景的仿真 | 第94-95页 |
| 5.6.5 在线更新预测模型 | 第95-96页 |
| 5.7 本章小结 | 第96-97页 |
| 6 总结与展望 | 第97-99页 |
| 6.1 主要工作总结 | 第97-98页 |
| 6.2 进一步研究的建议 | 第98-99页 |
| 致谢 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-110页 |
| 附录 | 第110-115页 |
| 攻读博士间发表的学术论文 | 第115-116页 |
| 攻读博士学位期间发表的专利情况 | 第116页 |
| 攻读博士期间参与的研究项目 | 第116页 |
| 攻读博士学位期间获得的奖励 | 第116页 |
