基于负荷预测的无功优化控制的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·本课题研究的内容及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-17页 |
| ·电力负荷预测 | 第11-13页 |
| ·静态无功优化 | 第13-15页 |
| ·动态无功优化 | 第15-17页 |
| ·本文主要工作 | 第17-19页 |
| 第2章 电力负荷预测概述 | 第19-25页 |
| ·负荷预测的基本原理 | 第19-20页 |
| ·负荷预测的分类及特点 | 第20-21页 |
| ·负荷数据分析与预处理 | 第21-23页 |
| ·影响负荷预测精度的因素及误差分析 | 第23-25页 |
| 第3章 电力短期负荷预测的方法及理论模型 | 第25-55页 |
| ·指数平滑分析法的原理及模型 | 第25-26页 |
| ·指数平滑分析法简介 | 第25页 |
| ·指数平滑分析法预测模型 | 第25页 |
| ·指数平滑分析法算例分析 | 第25-26页 |
| ·改进灰色-马尔科夫理论预测原理及模型 | 第26-37页 |
| ·灰色系统理论介绍 | 第26-29页 |
| ·改进灰色预测模型 | 第29-31页 |
| ·改进灰色模型算例分析 | 第31-32页 |
| ·马尔科夫预测法原理 | 第32-33页 |
| ·改进灰色—马尔科夫预测模型 | 第33-35页 |
| ·改进灰色—马尔科夫模型算例分析 | 第35-37页 |
| ·人工神经网络原理及模型 | 第37-42页 |
| ·人工神经网络原理概述 | 第37-38页 |
| ·神经网络模型及其BP学习算法 | 第38-41页 |
| ·人工神经网络模型算例分析 | 第41-42页 |
| ·短期负荷预测综合模型 | 第42-55页 |
| ·短期负荷预测综合模型的特点分析 | 第42-43页 |
| ·综合预测原理及模型 | 第43-45页 |
| ·综合预测模型算例分析 | 第45-55页 |
| 第4章 电力系统无功补偿与谐波治理 | 第55-64页 |
| ·电力系统无功补偿 | 第55-58页 |
| ·电力系统有功和无功损耗 | 第55-56页 |
| ·无功补偿理论 | 第56-58页 |
| ·无功补偿装置 | 第58页 |
| ·谐波治理 | 第58-64页 |
| ·谐波的产生和危害 | 第58-59页 |
| ·电容器无功补偿装置中的谐波问题 | 第59-62页 |
| ·谐波治理技术措施 | 第62-64页 |
| 第5章 基于负荷预测的电力系统动态无功优化 | 第64-86页 |
| ·静态无功优化 | 第64-74页 |
| ·静态无功优化数学模型 | 第64-66页 |
| ·模拟退火算法 | 第66-69页 |
| ·模拟退火算法在静态无功优化的应用 | 第69-74页 |
| ·动态无功优化 | 第74-79页 |
| ·负荷曲线分段 | 第74-75页 |
| ·动态无功优化数学模型 | 第75-77页 |
| ·动态无功优化求解方法 | 第77-79页 |
| ·IEEE14 节点系统仿真结果 | 第79-86页 |
| ·IEEE14 节点系统介绍 | 第79-80页 |
| ·IEEE14 节点静态优化仿真结果 | 第80-81页 |
| ·IEEE14 节点动态优化仿真结果 | 第81-86页 |
| 第6章 结论与展望 | 第86-88页 |
| ·结论 | 第86-87页 |
| ·展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-93页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第93-94页 |
| 致谢 | 第94页 |
