电力系统动态等值的人工智能方法的研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 同调等值法 | 第11-15页 |
| 1.2.1 基本原理 | 第11-15页 |
| 1.2.2 优缺点 | 第15页 |
| 1.3 模式等值法 | 第15-16页 |
| 1.3.1 基本原理 | 第15-16页 |
| 1.3.2 优缺点 | 第16页 |
| 1.4 估计等值法 | 第16-18页 |
| 1.4.1 基本原理 | 第16-17页 |
| 1.4.2 优缺点 | 第17-18页 |
| 1.5 本文的主要工作 | 第18-19页 |
| 第二章 系统元件模型和辨识理论 | 第19-33页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 模型概述 | 第19-21页 |
| 2.2.1 物理机理建模 | 第19-20页 |
| 2.2.2 辨识建模 | 第20-21页 |
| 2.3 辨识的基本原理 | 第21页 |
| 2.4 电力系统的元件模型 | 第21-32页 |
| 2.4.1 同步发电机模型 | 第21-25页 |
| 2.4.2 励磁系统模型 | 第25-27页 |
| 2.4.3 负荷模型 | 第27-32页 |
| 2.5 小结 | 第32-33页 |
| 第三章 小生境免疫算法 | 第33-45页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 人工智能方法的研究 | 第33-37页 |
| 3.2.1 人工智能方法的发展 | 第33-34页 |
| 3.2.2 几种人工智能方法简介 | 第34-36页 |
| 3.2.4 人工智能方法与其它方法比较 | 第36-37页 |
| 3.3 人工免疫算法 | 第37-40页 |
| 3.3.1 人工免疫系统的发展 | 第37页 |
| 3.3.2 生物免疫系统 | 第37-38页 |
| 3.3.3 免疫算法 | 第38-40页 |
| 3.4 小生境免疫算法 | 第40-43页 |
| 3.4.1 小生境技术 | 第40-41页 |
| 3.4.2 算法流程 | 第41-43页 |
| 3.5 测试算法实验 | 第43-44页 |
| 3.6 小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于小生境免疫算法的动态等值方法 | 第45-59页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 基于非对称扰动数据的估计等值 | 第45-50页 |
| 4.2.1 数据处理 | 第47-48页 |
| 4.2.2 数据格式要求 | 第48-50页 |
| 4.3 基于小生境免疫算法的估计等值法 | 第50-52页 |
| 4.3.1 约束条件 | 第50-51页 |
| 4.3.2 目标函数 | 第51-52页 |
| 4.3.3 算法流程 | 第52页 |
| 4.4 算例分析 | 第52-58页 |
| 4.4.1 用两相短路故障数据进行估计等值 | 第52-55页 |
| 4.4.2 用单相短路故障数据校核 | 第55-56页 |
| 4.4.3 用三相短路故障数据校核 | 第56-57页 |
| 4.4.4 结果分析 | 第57-58页 |
| 4.5 小结 | 第58-59页 |
| 第五章 天津电网的动态等值和校验 | 第59-75页 |
| 5.1 引言 | 第59页 |
| 5.2 天津电网电磁暂态仿真的基础数据 | 第59-64页 |
| 5.2.1 网络结构 | 第59-61页 |
| 5.2.2 天津电网 ATP/EMTP 仿真模型 | 第61-64页 |
| 5.2.3 ATP/EMTP 中的仿真计算 | 第64页 |
| 5.3 天津电网电磁暂态仿真的动态等值 | 第64-70页 |
| 5.3.1 等值前分析 | 第64-66页 |
| 5.3.2 应用于天津电网的估计等值 | 第66-69页 |
| 5.3.3 等值结果分析 | 第69-70页 |
| 5.4 等值模型的校验 | 第70-74页 |
| 5.4.1 静态特性校验 | 第70-72页 |
| 5.4.2 动态特性校验 | 第72-74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 结论与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 总结 | 第75-76页 |
| 6.2 未来研究展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用论文与参与项目情况 | 第83页 |
