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基于PMU的电力系统动态状态估计研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第1章 绪论第10-20页
   ·电力系统状态估计的研究意义第10-11页
   ·电力系统状态估计的概念第11-13页
     ·概念第11-12页
     ·电力系统状态估计与常规潮流的区别第12-13页
   ·电力系统状态估计的研究现状第13-18页
     ·静态状态估计算法第14-15页
     ·动态状态估计算法第15-17页
     ·计及PMU 量测的状态估计算法第17-18页
   ·本文所作工作第18-20页
第2章 动态状态估计算法第20-31页
   ·Kalman 滤波第20-22页
   ·扩展Kalman 滤波第22-23页
   ·基本动态状态估计算法第23-26页
   ·动态状态估计的改进算法第26-30页
     ·自适应预报动态状态估计算法第26-27页
     ·计入非线性的Kalman 滤波算法第27-28页
     ·光滑增平面动态状态估计算法第28-29页
     ·鲁棒动态状态估计算法第29页
     ·基于ANN 母线负荷预测的算法第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第3章 PMU 的原理及相关问题第31-41页
   ·研究概况第31-32页
   ·PMU 的原理第32-35页
     ·全球定位系统简介第32-33页
     ·PMU 的原理第33-35页
   ·WAMS 的结构第35-36页
   ·PMU 及WAMS 的应用第36-37页
   ·相关问题研究第37-40页
     ·PMU 的最优配置问题第37-38页
     ·混合量测的相角匹配问题第38-39页
     ·混合量测的时间匹配问题第39-40页
   ·本章小结第40-41页
第4章 基于混合量测的动态状态估计算法第41-48页
   ·基于相量量测的线性动态状态估计算法第41-42页
   ·基于混合量测的动态状态估计算法第42-47页
     ·基于量测变换技术的线性动态状态估计算法第42-43页
     ·基于状态量转换预测的线性动态状态估计算法第43-46页
     ·基于PMU 量测和SCADA 数据融合的状态估计算法第46-47页
   ·本章小结第47-48页
第5章 基于混合量测的静动态结合的估计算法第48-69页
   ·混合量测数据的处理第48-52页
     ·SCADA 量测数据的处理方法第48-50页
     ·PMU 量测数据的引入方式第50-52页
   ·线性动态状态估计算法第52-54页
   ·算例仿真及分析第54-62页
     ·算例描述第54-57页
     ·结果分析第57-62页
   ·PMU 配置方案仿真分析第62-68页
     ·PMU 配置个数仿真分析第62-64页
     ·PMU 配置位置仿真分析第64-68页
   ·本章小结第68-69页
第6章 基于快速分解的混合估计算法第69-80页
   ·混合量测数据的处理第69-74页
     ·快速分解状态估计算法第69-71页
     ·支路电流相量的变换方法第71-74页
   ·混合量测数据的形成及算法分析第74页
   ·算例仿真及分析第74-78页
   ·本章小结第78-80页
第7章 总结与展望第80-82页
   ·总结第80-81页
   ·下一步工作及展望第81-82页
参考文献第82-87页
附录A第87-90页
致谢第90-91页
攻读硕士学位期间发表的论文第91-93页

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