基于动态辨识的电力系统稳定器参数整定研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 前言 | 第9-20页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·电力系统稳定问题 | 第10-13页 |
| ·电力系统稳定性的分类及定义 | 第10-12页 |
| ·提高电力系统稳定的措施 | 第12-13页 |
| ·国内外PSS的研究现状及水平 | 第13-19页 |
| ·国内外电力系统稳定器的应用状况 | 第13-14页 |
| ·PSS参数设计问题概况 | 第14-19页 |
| ·本文的主要工作 | 第19-20页 |
| 第二章 电力系统低频振荡相关理论基础 | 第20-32页 |
| ·电力系统低频振荡的产生及其分析模型 | 第20-28页 |
| ·电力系统低频振荡产生机理 | 第20-22页 |
| ·采用阻尼转矩法分析单机无穷大系统的低频振荡现象 | 第22-26页 |
| ·不考虑励磁系统对低频振荡影响的数学分析 | 第26-27页 |
| ·考虑励磁系统对低频振荡影响的数学分析 | 第27-28页 |
| ·PSS抑制低频振荡原理 | 第28-30页 |
| ·PSS的输入信号 | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第三章 多目标蚁群遗传算法的原理及设计方法 | 第32-52页 |
| ·遗传算法的原理与发展 | 第32-37页 |
| ·遗传算法的主要运算过程 | 第32页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第32-33页 |
| ·遗传算法的基本步骤 | 第33-35页 |
| ·改进遗传算法的研究现状 | 第35-37页 |
| ·多目标遗传算法的产生及其基本思想 | 第37-41页 |
| ·多目标遗传算法的产生 | 第37页 |
| ·多目标遗传算法的基本思想 | 第37-38页 |
| ·Pareto最优性理论简介 | 第38-39页 |
| ·MOGA算法基本步骤 | 第39-41页 |
| ·蚁群算法 | 第41-46页 |
| ·蚁群算法的特点 | 第42-43页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第43-44页 |
| ·蚁群算法的模型 | 第44-46页 |
| ·多目标蚁群遗传算法 | 第46-51页 |
| ·输入参数及初始化 | 第47页 |
| ·决策集更新 | 第47-48页 |
| ·加入偏好共享因子 | 第48-49页 |
| ·遗传操作 | 第49-50页 |
| ·信息素更新 | 第50页 |
| ·算法步骤 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于多目标蚁群遗传算法的多PSS设计 | 第52-65页 |
| ·目标函数的建立 | 第52-54页 |
| ·多目标蚁群遗传算法求解模型 | 第54-55页 |
| ·算例分析 | 第55-64页 |
| ·用于分析的两区域三机系统 | 第55-57页 |
| ·优化问题表述 | 第57-58页 |
| ·仿真研究 | 第58-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 第五章 结论及展望 | 第65-67页 |
| ·全文总结 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录Ⅰ | 第72-73页 |
| 附录Ⅱ | 第73-74页 |
