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基于广域测量系统及Prony算法的低频振荡分析

中文摘要第1-11页
ABSTRACT第11-13页
第一章 引言第13-21页
   ·课题研究的背景与意义第13-15页
     ·课题研究的背景第13-14页
     ·课题研究的意义第14-15页
   ·国内外研究现状第15-19页
     ·低频振荡的发生机理第15-16页
     ·低频振荡的分析方法第16-18页
     ·低频振荡的阻尼控制第18-19页
   ·论文主要工作及创新点第19-21页
第二章 广域测量系统第21-26页
   ·广域测量系统概述第21页
   ·广域测量系统的组成第21-23页
     ·相量测量单元第22页
     ·通信系统第22页
     ·控制中心第22-23页
   ·广域测量系统的研究现状第23-24页
   ·广域测量信号的采集第24-25页
   ·小结第25-26页
第三章 Prony算法及其改进第26-37页
   ·Prony算法第26-29页
     ·算法原理第26页
     ·算法简介第26-29页
   ·传统单信号Prony算法的改进第29-31页
     ·阶数的确定第29-30页
     ·参数的计算第30-31页
   ·多信号改进Prony算法第31-32页
     ·多信号改进Prony算法的优点第32页
     ·多信号改进Prony算法的不足第32页
   ·分类多信号改进Prony算法第32-36页
     ·同类信号第33页
     ·非同类信号第33-34页
     ·分类多信号改进Prony算法第34-36页
   ·小结第36-37页
第四章 大系统下分类多信号改进Prony算法第37-42页
   ·大系统下的应用问题第37页
   ·机组相关性第37-39页
     ·模式能量参与度第37-38页
     ·相关矩阵第38-39页
   ·相关机群第39-41页
   ·基于机组相关性的分类多信号改进Prony算法第41页
   ·小结第41-42页
第五章 算例分析第42-66页
   ·算例简介第42-46页
     ·算例分析第42-43页
     ·算例结果第43-46页
   ·单信号Prony算法分析第46-50页
   ·多信号改进Prony算法分析第50-53页
   ·分类多信号改进Prony算法分析第53-57页
   ·基于机组相关性的分类多信号改进Prony算法分析第57-65页
     ·机组相关性分析第57-60页
     ·相关机群分析第60-61页
     ·分类多信号改进Prony算法分析第61-65页
   ·小结第65-66页
第六章 结论第66-67页
附图1:EPRI-36单线图第67-68页
参考文献第68-74页
攻读学位期间取得的研究成果第74-75页
致谢第75-76页
个人简况及联系方式第76-78页

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