| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9页 |
| 1.2 电力信息物理融合系统研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 电力系统稳定预测技术研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3.1 功角轨迹预测方法 | 第11-12页 |
| 1.3.2 功角稳定状态预测方法 | 第12-13页 |
| 1.3.3 人工智能方法 | 第13-14页 |
| 1.4 相关研究存在的问题 | 第14页 |
| 1.5 本文主要研究工作 | 第14-15页 |
| 第二章 CPS环境下基于轨迹匹配的暂态过程轨迹预测方法 | 第15-25页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 发电机功角轨迹模式库建立方法 | 第15-18页 |
| 2.2.1 样本构造方法 | 第16页 |
| 2.2.2 模式库构造及更新方法 | 第16-18页 |
| 2.2.3 层次聚类算法 | 第18页 |
| 2.3 CPS环境下的发电机功角轨迹预测方法 | 第18-19页 |
| 2.4 算例分析 | 第19-24页 |
| 2.4.1 模式簇数目与误差阈值关系分析 | 第20-21页 |
| 2.4.2 发电机功角轨迹预测结果分析 | 第21-24页 |
| 2.5 小结 | 第24-25页 |
| 第三章 CPS环境下基于机器学习的暂态过程稳定预测方法 | 第25-37页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 ELM基本原理 | 第25-27页 |
| 3.3 基于ELM的暂态过程稳定预测方法 | 第27-30页 |
| 3.3.1 预测模型建立方法 | 第28-29页 |
| 3.3.2 特征选取方法 | 第29页 |
| 3.3.3 在线实施方法 | 第29-30页 |
| 3.4 算例分析 | 第30-36页 |
| 3.4.1 特征选取结果分析 | 第31-32页 |
| 3.4.2 ELM暂态稳定预测方法结果分析 | 第32-36页 |
| 3.5 小结 | 第36-37页 |
| 第四章 CPS环境下电力系统暂态轨迹预测方法 | 第37-46页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 轨迹匹配与机器学习预测方法特点比较 | 第37-38页 |
| 4.3 电力系统暂态轨迹预测方法 | 第38-41页 |
| 4.3.1 暂态轨迹预测方法应用分析 | 第38-40页 |
| 4.3.2 暂态轨迹预测方法实施流程 | 第40-41页 |
| 4.4 算例分析 | 第41-45页 |
| 4.5 小结 | 第45-46页 |
| 第五章 结论与展望 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-54页 |
| 附录 IEEE39标准系统算例PST数据 | 第54-58页 |
| 作者在攻读硕士学位期间科研成果 | 第58页 |