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智能电网设备PMU的优化配置研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 研究背景与意义第9-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
        1.2.1 PMU的结构与工作方式第12-13页
        1.2.2 PMU优化配置技术现状第13-14页
    1.3 本文主要研究内容第14页
    1.4 论文组织结构第14-16页
第2章 PUM优化配置相关技术及理论基础第16-26页
    2.1 PMU优化配置相关概念第16-19页
    2.2 基于电力系统可观测的PMU优化配置研究第19-23页
        2.2.1 电力系统可观测基本概念及相关理论基础第19-22页
        2.2.2 基于电力系统完全可观的PMU优化配置问题的数学模型第22-23页
    2.3 PMU优化配置常用算法介绍第23-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第3章 IGA-TS算法设计第26-38页
    3.1 遗传和禁忌搜索算法第26-31页
        3.1.1 遗传算法第26-29页
        3.1.2 禁忌搜索算法第29-31页
    3.2 IGA-TS算法设计第31-35页
        3.2.1 并行计算和精英保留策略第31-33页
        3.2.2 IGA-TS算法设计与实现流程第33-35页
    3.3 算法仿真分析第35-37页
        3.3.1 IGA-TS算法寻优能力仿真分析第35-36页
        3.3.2 IGA-TS算法收敛速度仿真分析第36-37页
    3.4 本章小结第37-38页
第4章 使用IGA-TS算法的PMU优化配置方法设计第38-48页
    4.1 考虑系统完全可观测的PMU优化配置第38-41页
        4.1.1 系统完全可观测时的PMU优化配置问题第38-40页
        4.1.2 结合冗余度的优化配置问题求解第40-41页
    4.2 考虑系统不完全可观测的PMU位置优化配置第41-46页
        4.2.1 系统不完全可观测时PMU优化配置数学模型第41-42页
        4.2.2 结合最大可观度的优化配置问题求解第42-43页
        4.2.3 系统不完全可观测时的PMU优化配置实现流程第43-46页
    4.3 本章小结第46-48页
第5章 PMU优化配置实验与仿真分析第48-55页
    5.1 实验平台及仿真节点系统介绍第48页
    5.2 系统完全可观测时的PMU优化配置实验仿真第48-53页
        5.2.1 IGA-TS算法进行系统完全可观时PMU优化配置效果分析第49-50页
        5.2.2 冗余度对PMU优化配置结果影响分析第50-52页
        5.2.3 IGA-TS算法在大规模节点系统中的作用分析第52-53页
    5.3 系统不完全可观测时的PMU优化配置实验仿真第53-54页
    5.4 本章小结第54-55页
第6章 总结与展望第55-57页
    6.1 本文总结第55-56页
    6.2 展望第56-57页
参考文献第57-61页
致谢第61-62页
附录 攻读硕士学位期间发表的论文及参与的科研项目第62页

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